thêm tiền tố chuỗi vào mỗi giá trị trong cột chuỗi bằng Pandas

Tôi muốn nối một chuỗi vào đầu mỗi giá trị trong một cột đã nói của khung dữ liệu gấu trúc (một cách trang nhã). Tôi đã tìm ra cách thực hiện điều này và tôi hiện đang sử dụng:

df.ix[(df['col'] != False), 'col'] = 'str'+df[(df['col'] != False), 'col']

Đây có vẻ là một việc không cần thiết phải làm - bạn có biết cách nào khác không (cách này cũng có thể thêm ký tự vào các hàng mà cột đó là 0 hoặc NaN)?

Trong trường hợp điều này vẫn chưa rõ ràng, tôi muốn chuyển sang:

    col 
1     a
2     0

thành:

       col 
1     stra
2     str0

df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)

Thí dụ:

>>> df = pd.DataFrame({'col':['a',0]})
>>> df
  col
0   a
1   0
>>> df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)
>>> df
    col
0  stra
1  str0

Thay vào đó, bạn cũng có thể sử dụng applykết hợp với format(hoặc tốt hơn với f-string) mà tôi thấy dễ đọc hơn một chút nếu một ví dụ cũng muốn thêm hậu tố hoặc thao tác với chính phần tử:

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]})

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: "{}{}".format('str', x))

điều này cũng mang lại đầu ra mong muốn:

    col
0  stra
1  str0

Nếu bạn đang sử dụng Python 3.6+, bạn cũng có thể sử dụng f-string:

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")

sản lượng như nhau.

Phiên bản f-string gần như nhanh bằng giải pháp của @ RomanPekar (python 3.6.4):

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]*200000})

%timeit df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")
117 ms ± 451 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit 'str' + df['col'].astype(str)
112 ms ± 1.04 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

formatTuy nhiên, sử dụng thực sự chậm hơn nhiều:

%timeit df['col'].apply(lambda x: "{}{}".format('str', x))
185 ms ± 1.07 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Bạn có thể sử dụng pandas.Series.map:

df['col'].map('str{}'.format)

Nó sẽ áp dụng từ "str" ​​trước tất cả các giá trị của bạn.

Nếu bạn tải tệp bảng của mình bằng dtype=str
hoặc chuyển đổi loại cột thành chuỗi df['a'] = df['a'].astype(str)
thì bạn có thể sử dụng phương pháp như vậy:

df['a']= 'col' + df['a'].str[:]

Cách tiếp cận này cho phép thêm trước, nối thêm và chuỗi tập hợp con của df.
Hoạt động trên Pandas v0.23.4, v0.24.1. Không biết về các phiên bản trước.

Một giải pháp khác với .loc:

df = pd.DataFrame({'col': ['a', 0]})
df.loc[df.index, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)

Điều này không nhanh như các giải pháp ở trên (chậm hơn> 1ms mỗi vòng lặp) nhưng có thể hữu ích trong trường hợp bạn cần thay đổi có điều kiện, như:

mask = (df['col'] == 0)
df.loc[mask, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)