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我想根据 df2 中的名称为 df1 的某些列名称附加后缀或前缀。我的 df1 看起来像这样，

AE02    AE03    AE04    AE05    AE06    AE07    AE08    AE09    AE10    AE11    AE12
11.9619362364   18.5701402709   42.2010838789   28.0025053738   19.5589170223   18.1459582989   16.5292369479   32.4885640738   34.0342144643   31.6971000153   44.932255488
2.9904840591    3.9793157723    0   0   1.7780833657    1.7281865047    13.7743641233   4.3318085432    0   17.067669239    0
0   0   0   0   2.6671250485    0   4.5914547078    0   0   0   2.1396312137

和 df2 看起来像，

 V1
AE06
AE08    
AE09
AE12

我可以用新名称替换这些列名，如下所示，

colnames(df1)[which(colnames(df1) %in% df2$V1 )] <- "DMR"

但我正在寻找一种解决方案，我可以将前缀附加到列名而不是替换它，例如，我的列名应该是这样的，

AE02    AE03    AE04    AE05    DMR_AE06    AE07    DMR_AE08    DMR_AE09    AE10    AE11    DMR_AE12

任何建议和帮助都非常感谢

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2 回答 2

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熊猫解决方案：

您可以numpy.where与maskby一起使用Index.isin：

print (df.columns.isin(df2.V1))
[False False False False  True False  True  True False False  True]

df.columns = np.where(df.columns.isin(df2.V1), 'DMR_' + df.columns, df.columns)
print (df)
        AE02       AE03       AE04       AE05   DMR_AE06       AE07  \
0  11.961936  18.570140  42.201084  28.002505  19.558917  18.145958   
1   2.990484   3.979316   0.000000   0.000000   1.778083   1.728187   
2   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   2.667125   0.000000   

    DMR_AE08   DMR_AE09       AE10       AE11   DMR_AE12  
0  16.529237  32.488564  34.034214  31.697100  44.932255  
1  13.774364   4.331809   0.000000  17.067669   0.000000  
2   4.591455   0.000000   0.000000   0.000000   2.139631
于 2016-10-26T12:39:45.027 回答
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在 Python 中使用列表理解：

df.columns = ['DMR_{}'.format(x) if x in df2.V1.values else x for x in df.columns]
于 2016-10-26T12:44:49.977 回答