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: |
具有更新标签的新 |
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)