【Pandas】pandas Series add_prefix

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.align(other[, join, axis, level, ...])	用于将两个 Series 对齐，使其具有相同的索引
Series.case_when(caselist)	用于根据条件列表对 Series 中的元素进行条件判断并返回相应的值
Series.drop([labels, axis, index, columns, ...])	用于从 Series 中删除指定的行或列（对于 Series 来说，通常是删除行）
Series.droplevel(level[, axis])	用于从多层索引（MultiIndex）的 Series 中删除指定的索引层级
Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, ...])	用于从 Series 中删除重复的值
Series.duplicated(`[keep]`)	用于检测 Series 中的重复值
Series.equals(other)	用于比较两个 `Series` 对象是否完全相等的方法
Series.first(offset)	用于根据日期偏移量（`offset`）选择 Series 中时间序列数据的初始部分
Series.head(`[n]`)	用于返回 `Series` 的前 `n` 个元素
Series.idxmax([axis, skipna])	用于返回 `Series` 中最大值的索引
Series.idxmin([axis, skipna])	用于返回 `Series` 中最小值的索引
Series.isin(values)	用于检查 `Series` 中的每个元素是否存在于给定的值集合 `values` 中
Series.last(offset)	用于根据日期偏移量（`offset`）选择 Series 中时间序列数据的末尾部分
Series.reindex([index, axis, method, copy, ...])	用于重新索引 `Series` 对象的方法
Series.reindex_like(other[, method, copy, ...])	用于将 `Series` 对象重新索引以匹配另一个 `Series` 或 `DataFrame` 的索引的方法
Series.rename([index, axis, copy, inplace, ...])	用于重命名 `Series` 对象的索引或轴标签的方法
Series.rename_axis([mapper, index, axis, ...])	用于为 Series 的索引轴（`index`）或列轴（`columns`，对于 Series 通常不适用）设置名称
Series.reset_index([level, drop, name, ...])	用于将 `Series` 的索引重置为默认整数索引的方法
Series.sample([n, frac, replace, weights, ...])	用于从 `Series` 中随机抽取样本的方法
Series.set_axis(labels, *[, axis, copy])	用于设置 `Series` 对象的索引标签的方法。
Series.take(indices[, axis])	用于根据指定的位置索引（`indices`）从 Series 中提取元素
Series.tail(`[n]`)	用于返回 Series 的最后 n 行数据
Series.truncate([before, after, axis, copy])	用于截断 Series 或 DataFrame 的数据
Series.where(cond[, other, inplace, axis, level])	用于条件过滤和替换的函数
Series.mask(cond[, other, inplace, axis, level])	用于条件过滤和替换的函数
Series.add_prefix(prefix[, axis])	用于为 `Series` 的索引或列（对于 DataFrame）添加前缀

pandas.Series.add_prefix

pandas.Series.add_prefix(prefix[, axis]) 是 Pandas 库中的一个方法，用于为 Series 的索引或列（对于 DataFrame）添加前缀。对于 Series 来说，它主要用于为索引标签添加前缀。该方法不会修改原 Series 的数据，而是返回一个新的 Series 对象。

方法签名

python 复制代码

Series.add_prefix(prefix, *, axis=0)

参数详解

prefix:
- 字符串，表示要添加的前缀。
axis:
- 指定操作的轴，默认为 0（行）。对于 Series，此参数通常不需要指定，因为 Series 只有一个轴。
- 默认值：0。

返回值

返回一个新的 Series，其中索引标签已添加了指定的前缀。

示例及结果

示例 1：为索引添加前缀

python 复制代码

import pandas as pd

# 创建一个简单的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 add_prefix 方法为索引添加前缀 'pre_'
s_with_prefix = s.add_prefix('pre_')

print("\n添加前缀后的 Series:")
print(s_with_prefix)

输出结果

plaintext 复制代码

原始 Series:
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

添加前缀后的 Series:
pre_a    1
pre_b    2
pre_c    3
dtype: int64

在这个例子中，我们使用 add_prefix 方法将前缀 'pre_' 添加到 Series 的索引标签上，从而生成新的 Series。

示例 2：为 MultiIndex 添加前缀

python 复制代码

# 创建一个带有 MultiIndex 的 Series
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'z')], names=['first', 'second'])
s_multi = pd.Series([1, 2, 3], index=multi_index)

print("\n原始 MultiIndex Series:")
print(s_multi)

# 使用 add_prefix 方法为 MultiIndex 添加前缀 'pre_'
s_multi_with_prefix = s_multi.add_prefix('pre_')

print("\n添加前缀后的 MultiIndex Series:")
print(s_multi_with_prefix)

输出结果

plaintext 复制代码

始 MultiIndex Series:
first  second
a      x         1
b      y         2
c      z         3
dtype: int64

添加前缀后的 MultiIndex Series:
first  second
pre_a  pre_x     1
pre_b  pre_y     2
pre_c  pre_z     3
dtype: int64

在这个例子中，我们使用 add_prefix 方法将前缀 'pre_' 添加到 MultiIndex 的所有级别上，生成新的 Series。

示例 3：处理非字符串索引

python 复制代码

# 创建一个带有非字符串索引的 Series
s_non_str_index = pd.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3])

print("\n原始带有非字符串索引的 Series:")
print(s_non_str_index)

# 使用 add_prefix 方法为非字符串索引添加前缀 'idx_'
s_non_str_with_prefix = s_non_str_index.add_prefix('idx_')

print("\n添加前缀后的 Series:")
print(s_non_str_with_prefix)

输出结果

plaintext 复制代码

原始带有非字符串索引的 Series:
1    10
2    20
3    30
dtype: int64

添加前缀后的 Series:
idx_1    10
idx_2    20
idx_3    30
dtype: int64

在这个例子中，即使索引不是字符串类型，add_prefix 方法也会将前缀添加到每个索引标签的字符串表示形式上。

注意事项

add_prefix() 方法不会修改原 Series 的数据，而是返回一个新的 Series。
如果索引已经是字符串类型，则直接在字符串前面添加前缀；如果索引是其他类型，则会先将其转换为字符串再添加前缀。
对于 MultiIndex，前缀会添加到每一级索引标签上。