2015-12-02 12 views
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मैं बहुत की तरह प्रत्येक स्तंभ नाम के _x प्रत्यय जोड़ना चाहते हैं:प्रत्येक कॉलम नाम में प्रत्यय कैसे जोड़ें?

df.columns = [str(col) + '_x' for col in df.columns] 

वहाँ भी निर्मित .add_suffix() और add_prefix तरह के तरीकों में उल्लिखित किया गया है:

featuresA = myPandasDataFrame.columns.values + '_x' 

उत्तर

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आप एक list समझ का उपयोग कर सकते एक और जवाब

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मुझे यह त्रुटि मिलती है: TypeError: असमर्थित ऑपरेंड प्रकार +: 'numpy.int64' और 'str' के लिए। इस प्रकार मैं आपका कोड लागू करता हूं: featuresA = [col + '_x' समूह में col.to_frame()। कॉलम] –

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ऐसा लगता है कि आपके कॉलम नाम पूर्णांक हैं, इसलिए पहले 'str' में कनवर्ट करने की आवश्यकता है। – Stefan

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प्रकार (group.to_frame()) के अनुसार अपडेट किया गया pandas.core.frame.DataFrame देता है, इसलिए समझ में नहीं आता कि त्रुटि में numpy array –

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मेरी राय में प्रत्यय जोड़ने का सबसे अच्छा तरीका निम्नलिखित है।

df = df.add_suffix('_some_suffix') 

यह एक समारोह है कि DataFrame पर फोन किया और DataFrame देता है के रूप में - आप कॉल की श्रृंखला में इसका इस्तेमाल कर सकते हैं।

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यदि आप चाहें तो add_prefix का उपयोग कर सकते हैं नामों के लिए एक उपसर्ग जोड़ने के लिए। – Jorge

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बहुत बुरा यह mutable नहीं हो सकता है (यानी एक 'inplace = True' पैरामीटर विकल्प नहीं है)। अन्यथा, सही। – ijoseph

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