[Pandas] 데이터 프레임에서 suffix를 prefix로 바꾸기

[Pandas] 데이터 프레임에서 suffix를 prefix로 바꾸기 

Pandas 데이터프레임에서, Merge를 할 경우 on을 걸은 컬럼을 제외한 나머지 컬럼은

'_X', '_Y' 등으로 Suffix(접미사)가 생성된다. 

 

suffixes 매개변수를 사용하여 접미사(suffix) 이름을 변경할 수 있음

아래는 접미사의 이름을 '_A', '_B' 로 변경하는 예제

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_A', '_B'))

 

하지만 나는 Suffix(접미사)가 아니라 Prefix(접두사)로 오게하고 싶은데,

아쉽게도 pandas에서는 따로 지원하지 않는 것 같음

 

그렇다면 어떻게 해야할까?

바로바로 함수를 만들어주면 된다.

 

데이터 프레임 생성

import pandas as pd

# df1 생성
df1_data = {
    'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
}
df1 = pd.DataFrame(df1_data)

# df2 생성
df2_data = {
    'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'value': [5, 6, 7, 8]
}
df2 = pd.DataFrame(df2_data)

Merge

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_A', '_B'))
print(merged_df)

  key  value_A  value_B
0   A        1        5
1   B        2        6
2   C        3        7
3   D        4        8

 

Suffix -> Prefix

1. 세 개의 매개 변수를 입력으로 받음 df: 데이터프레임 prefix: 새로운 접두사 (문자열) suffix: 변경하고자 하는 접미사 (문자열) 2. df.columns를 순회하면서 접미사로 끝나는 칼럼들을 찾음  col.endswith(suffix): 컬럼이름이 suffix로 끝나는지 확인 3. 찾은 컬럼들에 대해 새로운 이름을 생성 rename_dict에 기존 컬럼이름을 key로 새로운 이름의 값을 value로 추가 -len(suffix)를 통해 suffix 길이 만큼 제거 4. df.rename을 이용하여 데이터프레임의 컬럼 이름을 변경

 

완성된 코드 확인 

def rename_columns(df, prefix, suffix):
    rename_dict = {col: prefix + col[:-len(suffix)] for col in df.columns if col.endswith(suffix)}
    df = df.rename(columns=rename_dict)
    return df

df = rename_columns(rename_columns(merged_df, 'df1_', '_A'), 'df2_', '_B')
print(df)

짜잔👍

  key  df1_value  df2_value
0   A          1          5
1   B          2          6
2   C          3          7
3   D          4          8