Pandas修改DataFrame行字符串时保留Site、Login表头的方法咨询

问题原因 #

你当前的写法是单独提取Site列做字符串拼接，得到的newdf是一维的Series类型，自然不会保留原DataFrame的Site、Login两个表头。

解决方法 #

有两种常用实现方式，都可以实现修改Site列内容的同时保留原有表头：

• 方法1：修改对应列后拷贝生成新对象
  注意不要用list作为变量名，list是Python内置关键字，重名会导致后续调用内置方法时报错。
  示例代码：

  import pandas as pd
  # 读取时直接指定需要的两列，不需要二次构建DataFrame
  df = pd.read_csv('sites.csv', sep=',', usecols=['Site', 'Login'])
  # 修改Site列的内容，拼接指定字符串
  df['Site'] = df['Site'].astype(str) + 'login'
  # 生成新的DataFrame，不影响原df的内容
  newdf = df.copy()
  

• 方法2：用assign方法直接生成新DataFrame，不改动原对象
  如果你不想修改原始的df对象，可以直接用assign方法生成新的DataFrame：

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('sites.csv', sep=',', usecols=['Site', 'Login'])
  # assign会返回新的DataFrame，仅更新指定列的内容，保留其余列和表头
  newdf = df.assign(Site=df['Site'].astype(str) + 'login')
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Douglas Soares