使用f-string defadd_suffix_fstring(base_string,suffix):returnf"{base_string}{suffix}"# 使用 f-stringfilename="example"new_filename=add_suffix_fstring(filename,".txt")print(new_filename)# 输出:example.txt 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用str.format() defadd_suffix_format(base_string,suf...
DataFrame.add_suffix。pandas.DataFrame.add_suffix 函数用于在 DataFrame 列名称的末尾添加指定的后缀。这对于区分多个 DataFrame 或标识特定列类型非常有用。#python #p - CJavaPY编程之路于20240617发布在抖音,已经收获了1.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Copy # Using add_suffix() function to# add '_col' in each column labeldf=df.add_suffix('_col')# Print the dataframedf Python Copy 输出: 例子#2:在pandas中使用add_suffix()与系列。 add_suffix()在系列的情况下改变了行索引标签。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating a Series...
原文地址:Python pandas.DataFrame.add_suffix函数方法的使用
method = {'0': PreffixAndSuffix.add_preffix, '1': PreffixAndSuffix.add_suffix, '2': PreffixAndSuffix.del_preffix, '3': PreffixAndSuffix.del_suffix} file_path = str(input('请输入要求改的文件路径:')) designated_suffix_or_preffix = str(input('请输入指定的文件名前缀或后缀:')) while ...
add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标签。 agg([func, axis]) 在指定轴上使用一个或多个操作进行聚合。 aggregate([func, axis]) 在...
add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标签。 agg([func, axis]) 在指定轴上使用一个或多个操作进行聚合。 aggregate([func, axis]) 在...
df.add_suffix('_Y') 复制 4. 行序反转 我们来看一下drinks这个DataFame: drinks.head() 复制 该数据集描述了每个国家的平均酒消费量。如果你想要将行序反转呢? 最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致:
defadd_suffix_to_list(lst):new_lst=[]# 创建一个空的listforelementinlst:new_element=element+"_suffix"# 添加后缀new_lst.append(new_element)# 将添加了后缀的元素添加到新list中returnnew_lst 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上述代码中,我们创建了一个空的listnew_lst,然后使用for循环遍历原始listlst中的...
DataFrame.add_prefix(prefix) 添加前缀 DataFrame.add_suffix(suffix) 添加后缀 DataFrame.align(other[, join, axis, level, …]) Align two object on their axes with the DataFrame.drop(labels[, axis, level, …]) 返回删除的列 DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) ...