【Pandas】pandas DataFrame add_prefix

Pandas2.2 DataFrame

Reindexing selection label manipulation

方法	描述
DataFrame.add_prefix(prefix[, axis])	用于在 DataFrame 的行标签或列标签前添加指定前缀的方法

pandas.DataFrame.add_prefix()

pandas.DataFrame.add_prefix(prefix[, axis]) 是 pandas 中用于在 DataFrame 的行标签或列标签前添加指定前缀的方法。该方法不会修改原始数据，而是返回一个新的带有前缀的 DataFrame。

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参数说明：

• prefix: str
  需要添加的前缀字符串。

• axis: {0 or 'index', 1 or 'columns'}，默认为 1（即列）
  指定是向行索引 (axis=0) 还是列索引 (axis=1) 添加前缀。

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返回值：

• 返回一个新的 DataFrame，其行标签或列标签带有指定的前缀。

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示例代码：

import pandas as pd# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
}, index=['x', 'y', 'z'])# 在列名前添加前缀 'col_'
df_prefixed_columns = df.add_prefix('col_')# 在行索引前添加前缀 'row_'
df_prefixed_index = df.add_prefix('row_', axis=0)print("Original DataFrame:")
print(df)
print("\nDataFrame after add_prefix to columns:")
print(df_prefixed_columns)
print("\nDataFrame after add_prefix to index:")
print(df_prefixed_index)

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输出结果：

Original DataFrame:A  B
x  1  4
y  2  5
z  3  6DataFrame after add_prefix to columns:col_A  col_B
x      1      4
y      2      5
z      3      6DataFrame after add_prefix to index:A  B
row_x  1  4
row_y  2  5
row_z  3  6

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总结：

• add_prefix() 常用于区分不同来源的数据列或行标签。
• 可以通过 axis 参数灵活选择作用于行或列。
• 不会改变原数据，适合链式操作使用。