python - 重新标记 pandas 上的所有索引

Question

我有一个 xslx 文件，我已将其“ID”列设置为我在 pandas 上的索引。

索引从 3200 开始，到 3509。我被要求重新标记所有索引值，即 ID 列值，以便每个索引都有一个名为 sub_ 的前缀。例如，对于 index 3200，我被要求将其更改为 sub_3200 等等。

在创建一个字典(其中所有值都是修改后的名称('sub_3200', ...))后，我尝试使用重新索引。我尝试使用 dictionary.values() 重新索引，这确实更改了索引的标签，但是数据框中的所有其他值现在显示为 NaN，即使事先就有值。

如何在不损害数据框其余部分的情况下重新标记索引？

Answer 1

黑客

df.T.add_prefix('sub_').T

<小时/>

减少黑客攻击

df.set_index('sub_' + df.index.astype(str))