如何为Pandas DataFrame指定列匹配值添加前缀与递增序号

直接按如下代码实现即可，逻辑完全匹配「匹配sample的行加固定前缀+递增序号、非匹配行保留原值」的需求：

# 筛选出columnname列包含'sample'的行
match_mask = df["columnname"].str.contains("sample", na=False)
# 对匹配行按出现顺序生成从1开始的递增序号，拼接成目标格式替换原值
df.loc[match_mask, "columnname"] = "AAAA-sample" + match_mask.cumsum().astype("string")

逻辑说明 #

• 用str.contains()做匹配可以覆盖所有包含sample文本的单元格，如果你只需要精确匹配值等于sample的行，把掩码定义行替换成match_mask = df["columnname"] == "sample"即可
• match_mask.cumsum()会按行遍历顺序，每遇到一个匹配行就累加1，天然实现从1开始的递增计数，不需要额外写循环
• 非匹配行不会被loc选中，会自动保留原有值

测试结果 #

用你给出的原始列值测试，运行后列值顺序如下：

• AAAA-sample1
• FFFF-apple
• DDDD-orange
• AAAA-sample2
• BBBB-banana
• AAAA-sample3
• RRRR-berries
• AAAA-sample4

你给出的期望结果中存在两处和规则描述冲突的笔误：非sample行RRRR-berries被改为CCCC-berries、最后一个sample对应序号跳为5，上述代码严格遵循你描述的规则实现，如果需要自定义序号跳过规则、非匹配行修改规则，在现有掩码基础上叠加判断条件即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ziggy