Python Pandas Series add_suffix()

在 Pandas 中，我们可以使用 add_suffix() 方法为 Pandas Series 中的每个列添加后缀。这种方法非常有用，特别是在需要打印或显示一列时，我们可以使用这个方法添加具有唯一性的列名。

语法

Pandas Series add_suffix() 方法的语法如下：

Series.add_suffix(suffix)

参数说明

Pandas Series add_suffix() 方法接受一个参数，即要追加的后缀。参数必须是字符串类型。

返回值

该方法返回一个新的 Pandas Series 对象，新对象及其所返回的数据类型根据输入类型来定。

示例

下面我们将使用一个示例来说明如何使用 Pandas Series 的 add_suffix() 方法。

示例数据

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Rick'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Salary': [30000, 28000, 35000, 45000]}

df = pd.DataFrame(data)

输出结果：

| | Name | Age | Salary | | --- | --- | --- | --- | | 0 | Tom | 28 | 30000 | | 1 | Jack | 34 | 28000 | | 2 | Steve | 29 | 35000 | | 3 | Rick | 42 | 45000 |

示例代码

我们将使用 add_suffix() 方法为 Pandas DataFrame 的每一列添加一个名称后缀。

df_suffix = df.add_suffix('_column')

print(df_suffix)

输出结果：

| | Name_column | Age_column | Salary_column | | --- | --- | --- | --- | | 0 | Tom | 28 | 30000 | | 1 | Jack | 34 | 28000 | | 2 | Steve | 29 | 35000 | | 3 | Rick | 42 | 45000 |

总结

Pandas Series add_suffix() 方法非常有用，特别是在需要打印或显示一列时，我们可以使用这个方法添加具有唯一性的列名。使用方法也非常简单，只需为 Pandas Series 添加一个后缀即可。