Question

我有一个带有

列的数据框

Name  Date  Date_x  Date_y  A  A_x  A_y..

，我需要将_z添加到尚未具有_x或_y的列（“名称”列除外）中。因此，我希望输出类似于

Name  Date_z  Date_x  Date_y  A_z  A_x  A_y...

我尝试过

df.iloc[:,~df.columns.str.contains('x|y|Name')]=df.iloc[:,~df.columns.str.contains('x|y|Name')].add_suffix("_z")
# doesn't add suffixes and replaces columns with all nans

df.columns=df.columns.map(lambda x : x+'_z' if "x" not in x or "y" not in x else x) 
#many variations of this but seems to add _z to all of the column names

Answer 1

怎么样：

df.columns = [x if x=='Name' or '_' in x else x+'_z' for x in df.columns]

Answer 2

您也可以尝试：

df.rename(columns = lambda x: x if x=='Name' or '_' in x else x+'_z')

从Quang Hoang偷了一点；）

Answer 3

在列存根重复且没有后缀的地方添加“ _z”。

m = (df.columns.str.split('_').str[0].duplicated(keep=False)
     & ~df.columns.str.contains('_'))

df.columns = df.columns.where(~m, df.columns+'_z')

Answer 4

我将按以下方式使用index.putmask：

m = (df.columns == 'Name') | df.columns.str[-2:].isin(['_x','_y'])
df.columns = df.columns.putmask(~m, df.columns+'_z')

In [739]: df.columns
Out[739]: Index(['Name', 'Date_z', 'Date_x', 'Date_y', 'A_z', 'A_x', 'A_y'], dty
pe='object')

将后缀添加到尚无后缀的列名称中

4 个答案: