如何在不改变Pandas DataFrame原有结构的情况下为指定列添加后缀

你提到的add_suffix会返回仅包含修改后列的DataFrame，确实会丢掉其他列。其实有几种更简洁的方式实现需求，不用手动拆分再合并：

方法1：直接修改列名列表（适用于按位置选择列） #

如果是像你这样要给最后N列加后缀，直接操作DataFrame的列名列表最直接：

# 前半部分列名原样保留，最后3列添加指定后缀
df.columns = list(df.columns[:-3]) + [f"{col}_P1" for col in df.columns[-3:]]

这种方法一步到位，不需要额外拼接操作，完美符合你“不改动原有列”的要求——前几列的名称和数据完全保留，仅修改指定列的名称。

方法2：用rename结合字典映射（适用于按列名选择列） #

如果你的目标列是按名称选择（而非位置），可以用rename方法配合字典映射，只会修改指定列的名称，其他列不受影响：

# 假设要给DL、PL、KH这三列加后缀（列名不重复时适用）
cols_to_rename = ['DL', 'PL', 'KH']
df = df.rename(columns={col: f"{col}_P1" for col in cols_to_rename})

不过要注意，如果你的DataFrame存在重复列名（像示例里那样），这种方法会修改所有同名的列，这时方法1的位置选择会更精准。

验证你的示例 #

用方法1处理你给出的输入：
原列名：['Name', 'DL', 'PL', 'KH', 'DL', 'PL', 'KH']
修改后列名：['Name', 'DL', 'PL', 'KH', 'DL_P1', 'PL_P1', 'KH_P1']
完全匹配你的预期输出，且数据不会有任何丢失或改动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RSM