pandas.DataFrame.add_suffix 函数用于在 DataFrame 列名称的末尾添加指定的后缀。这对于区分多个 DataFrame 或标识特定列类型非常有用。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.add_suffix方法的使用。

DataFrame.add_suffix(suffix)

带有字符串后缀的后缀标签。

对于Series,行标签加后缀。对于DataFrame,列标签加后缀。

参数:

suffix : str

每个标签后面要添加的字符串。

返回:

Series or DataFrame

具有更新标签的新SeriesDataFrame

例子,

1)在 Series 中添加后缀

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print("原始 Series:")
print(s)

# 在 Series 的索引中添加后缀
s_with_suffix = s.add_suffix('_item')
print("\n添加后缀后的 Series:")
print(s_with_suffix)

2)在 DataFrame 中添加后缀

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [3, 4, 5, 6]
})
print("\n原始 DataFrame:")
print(df)

# 在 DataFrame 的列名称中添加后缀
df_with_suffix = df.add_suffix('_col')
print("\n添加后缀后的 DataFrame:")
print(df_with_suffix)

3)使用示例

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

# 在列名称末尾添加后缀 '_suffix'
df_with_suffix = df.add_suffix('_suffix')

print("\n添加后缀后的 DataFrame:")
print(df_with_suffix)


# 创建另一个示例 DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'A': [7, 8, 9],
    'B': [10, 11, 12]
})

print("第二个原始 DataFrame:")
print(df2)

# 为两个 DataFrame 添加不同的后缀
df1_with_suffix = df.add_suffix('_df1')
df2_with_suffix = df2.add_suffix('_df2')

print("\n第一个 DataFrame 添加后缀后的结果:")
print(df1_with_suffix)

print("\n第二个 DataFrame 添加后缀后的结果:")
print(df2_with_suffix)

# 合并两个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1_with_suffix, df2_with_suffix], axis=1)
print("\n合并后的 DataFrame:")
print(merged_df)

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