极客笔记Python – 在 Pandas DataFrame 的列名加前缀
在 Pandas 中，DataFrame 是一种二维表格数据结构，它包括行索引和列索引。我们有时候需要对 DataFrame 的列名进行操作，例如，在导入数据的时候，重新命名列名、进行排序等操作。本文将介绍如何在 Pandas DataFrame 的列名加前缀。
1.实例
设定如下的 DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]})
print(df)
A B C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4 8 12
我们想要对 DataFrame 的每一列前面都进行加前缀，例如加上 pre_ 前缀。那么我们可以使用 Pandas 中的 rename() 函数实现这个操作：
df = df.rename(columns=lambda x: 'pre_'+x)
print(df)
运行后，输出结果如下：
pre_A pre_B pre_C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4 8 12
我们可以看到，每一列都加上了前缀 pre_。rename() 函数中的 lambda 函数，让每个列名前都加上了前缀 pre_。
2.说明
上述例子中，我们使用了 rename() 函数对 DataFrame 的列名进行了修改，同时在修改列名的过程中，使用了 lambda 函数。
rename() 函数的作用是对 DataFrame 的列名进行修改，它的语法格式如下：
DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None,
axis=None, copy=True, inplace=False)
mapper: 映射函数或者字典，接受一个字典，用来对 DataFrame 的列名进行修改；index/columns: 分别对应行或列索引的修改。
lambda 函数是 Python 中的一个匿名函数，可以接受任意数量的参数，在本例中，我们使用 lambda 函数来定义一个简单的函数，这个函数只有一个参数，且只有一行代码。具体语法格式如下：
lambda 参数：表达式
如果输入参数是 x，表达式就是 'pre_'+x，我们使用 lambda 函数定义了这个函数，然后通过 rename() 函数修改 DataFrame 的列名。
需要注意的是，rename() 函数的结果是返回一个新的 DataFrame，所以需要将新的 DataFrame 重新赋值给原来的变量。
综上所述，通过 rename() 函数和 lambda 函数，我们可以在 Pandas DataFrame 的列名加上前缀。本文给出的代码如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]})
df = df.rename(columns=lambda x: 'pre_'+x)
print(df)
结论
Pandas DataFrame 是广泛使用的 Python 数据分析工具之一，对 DataFrame 的列名进行修改是常见的操作之一。通过这篇文章可以了解到如何在 Pandas DataFrame 的列名加前缀，掌握 rename() 函数和 lambda 函数对 DataFrame 列名的操作。这对于数据分析、数据可视化等工作都有一定的帮助。