додайте рядковий префікс до кожного значення в стовпці рядків за допомогою Pandas

Я хотів би додати рядок до початку кожного значення у згаданому стовпчику фрейму даних панди (елегантно). Я вже зрозумів, як це зробити, і зараз я використовую:

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

Здається, це одне пекло неелегантної речі - чи знаєте ви будь-який інший спосіб (який, можливо, також додає символ до рядків, де стовпець 0 або NaN)?

Якщо це ще не зрозуміло, я хотів би звернутися:

    col 
1     a
2     0

в:

       col 
1     stra
2     str0

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

Приклад:

>>> 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

В якості альтернативи ви також можете використовувати applyкомбінований з format(або краще з f-рядками), який я вважаю трохи читабельнішим, якщо один, наприклад, також хоче додати суфікс або маніпулювати самим елементом:

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

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

що також дає бажаний вихід:

    col
0  stra
1  str0

Якщо ви використовуєте Python 3.6+, ви також можете використовувати f-рядки:

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

даючи той же вихід.

Версія f-string майже така ж швидка, як рішення @ 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)

Використовуючи format, проте, на самому ділі набагато повільніше:

%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)

Ви можете використовувати pandas.Series.map:

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

Він застосує слово "str" ​​перед усіма вашими значеннями.

Якщо ви завантажуєте файл таблиці dtype=str
або перетворюєте тип стовпця в рядок, df['a'] = df['a'].astype(str)
ви можете використовувати такий підхід:

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

Цей підхід дозволяє додавати, додавати та підмножину рядка df.
Працює над Pandas v0.23.4, v0.24.1. Не знаю про більш ранні версії.

Ще одне рішення з .loc:

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

Це не так швидко, як рішення вище (> 1 мс на цикл повільніше), але може бути корисним у випадку, якщо вам потрібні умовні зміни, наприклад:

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