dataframe每一列加个字符串

可以使用 Pandas 库中的 apply() 方法，将每一列转换为字符串类型，并在每个元素后面加上指定的字符串。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要添加的字符串
suffix = '_suffix'

# 使用 apply() 方法将每一列转换为字符串类型，并在每个元素后面加上指定的字符串
df = df.apply(lambda x: x.astype(str) + suffix)

print(df)

输出结果为：

      A_suffix    B_suffix    C_suffix
0  1_suffix    4_suffix    7_suffix
1  2_suffix    5_suffix    8_suffix
2  3_suffix    6_suffix    9_suffix

相关问题

dataframe，如果列A的字符串数据中存在“指数”这个字符串，那么就仅保留“指数”字符串前面的数据串

可以使用str.split()方法将字符串按照指定分隔符分割成列表，然后取第一个元素即可。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['上证指数', '深证成指', '恒生指数', '道琼斯指数']})

# 提取“指数”前面的数据串
df['A'] = df['A'].str.split('指数').str[0]

print(df)

输出结果：

     A
0   上证
1   深证
2   恒生
3  道琼斯

怎么将dataframe指定列的每个字符串根据-进行分割

在Pandas DataFrame中，如果你想按照特定字符（例如 `-`）对某列的字符串进行分割，你可以使用 `str.split()` 函数。这个函数会返回一个新的 Series，其中每个元素都是原字符串分割后的列表。

假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，并且你想对名为 `column_name` 的列进行操作，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的 DataFrame，column_name 是你想要操作的列名
split_column = df['column_name'].apply(lambda x: x.split('-'))

# 现在 split_column 就是一个新的 Series，其每个值都是原始字符串按 '-' 分割后的结果

如果你希望直接在原 DataFrame 中更新这个分隔后的结果，可以设置新列：

df['new_column'] = df['column_name'].apply(lambda x: x.split('-'))

这将在DataFrame `df` 中添加一个新的列 `new_column`，存储了原始列经过 `-` 分割的结果。