Pandasを使用して文字列列の各値に文字列プレフィックスを追加する

パンダデータフレームの上記の列の各値の先頭に（エレガントに）文字列を追加したいと思います。私はすでにこれをどのように行うかを考え出し、現在使用しています：

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

これは、やらなければならないエレガントなことの1つの地獄のようです-他の方法を知っていますか？

これがまだ不明な場合は、次のように変更します。

    col 
1     a
2     0

に：

       col 
1     stra
2     str0

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

例：

>>> 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

別の方法として、たとえば、サフィックスを追加したり、要素自体を操作したりする場合は、applyと組み合わせてformat（またはf文字列と組み合わせて）読みやすくすることもできます。

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

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

これにより、必要な出力も生成されます。

    col
0  stra
1  str0

Python 3.6+を使用している場合は、f-stringsも使用できます。

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

同じ出力が得られます。

f-stringバージョンは、@ RomanPekarのソリューション（python 3.6.4）とほぼ同じくらい高速です。

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)

formatただし、を使用すると、実際にははるかに遅くなります。

%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)

あなたはpandas.Series.mapを使うことができます：

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

すべての値の前に「str」という単語が適用されます。

テーブルファイルを読み込んdtype=str
だり、列の型を文字列に変換したりするdf['a'] = df['a'].astype(str)
場合は、次のようなアプローチを使用できます。

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

このアプローチでは、の先頭に追加、追加、およびサブセット文字列を作成できdfます。
Pandas v0.23.4、v0.24.1で動作します。以前のバージョンについては知りません。

.locを使用した別のソリューション：

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

これは上記の解決策ほど速くはありませんが（ループあたり1msより遅く）、次のような条件付きの変更が必要な場合に役立ちます。

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