Python pandas.DataFrame.add_suffix函数方法的使用

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。

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)