tambahkan awalan string ke setiap nilai dalam kolom string menggunakan Pandas

Saya ingin menambahkan string ke awal setiap nilai di kolom kata dari bingkai data panda (dengan elegan). Saya sudah menemukan cara untuk melakukan ini dan saat ini saya menggunakan:

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

Ini sepertinya hal yang sangat tidak elegan untuk dilakukan - apakah Anda tahu cara lain (yang mungkin juga menambahkan karakter ke baris di mana kolom itu adalah 0 atau NaN)?

Jika ini masih belum jelas, saya ingin membalik:

    col 
1     a
2     0

ke:

       col 
1     stra
2     str0

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

Contoh:

>>> 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

Sebagai alternatif, Anda juga dapat menggunakan applykombinasi dengan format(atau lebih baik dengan f-string) yang menurut saya sedikit lebih mudah dibaca jika salah satu misalnya ingin menambahkan sufiks atau memanipulasi elemen itu sendiri:

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

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

yang juga menghasilkan keluaran yang diinginkan:

    col
0  stra
1  str0

Jika Anda menggunakan Python 3.6+, Anda juga dapat menggunakan f-string:

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

menghasilkan keluaran yang sama.

Versi f-string hampir secepat solusi @ 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)

Menggunakan format, bagaimanapun, memang jauh lebih lambat:

%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)

Anda dapat menggunakan pandas.Series.map:

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

Ini akan menerapkan kata "str" ​​sebelum semua nilai Anda.

Jika Anda memuat file tabel Anda dtype=str
atau mengonversi jenis kolom menjadi string df['a'] = df['a'].astype(str)
maka Anda dapat menggunakan pendekatan seperti itu:

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

Pendekatan ini memungkinkan string tambahan, penambahan, dan subset dari df.
Bekerja pada Pandas v0.23.4, v0.24.1. Tidak tahu tentang versi sebelumnya.

Solusi lain dengan .loc:

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

Ini tidak secepat solusi di atas (> 1ms per loop lebih lambat) tetapi mungkin berguna jika Anda membutuhkan perubahan bersyarat, seperti:

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