добавить префикс строки к каждому значению в столбце строки с помощью Pandas

Я хотел бы добавить строку в начало каждого значения в указанном столбце фрейма данных pandas (элегантно). Я уже понял, как это сделать, и сейчас использую:

df.ix[(df['col'] != False), 'col'] = 'str'+df[(df['col'] != False), 'col']

Это кажется чертовски неэлегантным делом - знаете ли вы какой-либо другой способ (который, возможно, также добавляет символ в строки, в которых этот столбец равен 0 или NaN)?

Если это пока неясно, хочу обратить внимание:

    col 
1     a
2     0

в:

       col 
1     stra
2     str0

df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)

Пример:

>>> df = pd.DataFrame({'col':['a',0]})
>>> df
  col
0   a
1   0
>>> df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)
>>> df
    col
0  stra
1  str0

В качестве альтернативы вы также можете использовать applyкомбинацию с format(или лучше с f-строками), которую я считаю немного более читаемой, если, например, кто-то также хочет добавить суффикс или манипулировать самим элементом:

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]})

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: "{}{}".format('str', x))

что также дает желаемый результат:

    col
0  stra
1  str0

Если вы используете Python 3.6+, вы также можете использовать f-строки:

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")

дающий тот же результат.

Версия с f-строкой почти так же быстро, как решение @ RomanPekar (python 3.6.4):

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]*200000})

%timeit df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")
117 ms ± 451 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit 'str' + df['col'].astype(str)
112 ms ± 1.04 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Используя format, однако, на самом деле гораздо медленнее:

%timeit df['col'].apply(lambda x: "{}{}".format('str', x))
185 ms ± 1.07 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Вы можете использовать pandas.Series.map:

df['col'].map('str{}'.format)

Он будет применять слово "str" ​​перед всеми вашими значениями.

Если вы загружаете файл таблицы dtype=str
или конвертируете тип столбца в строку, df['a'] = df['a'].astype(str)
вы можете использовать такой подход:

df['a']= 'col' + df['a'].str[:]

Этот подход позволяет добавлять строки в начало, добавление и подмножество df.
Работает на Pandas v0.23.4, v0.24.1. Не знаю о более ранних версиях.

Другое решение с .loc:

df = pd.DataFrame({'col': ['a', 0]})
df.loc[df.index, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)

Это не так быстро, как решения выше (> 1 мс на цикл медленнее), но может быть полезно в случае, если вам нужно условное изменение, например:

mask = (df['col'] == 0)
df.loc[mask, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)