adicione um prefixo de string a cada valor em uma coluna de string usando Pandas

Eu gostaria de acrescentar uma string ao início de cada valor em uma coluna de um dataframe pandas (elegantemente). Já descobri como fazer isso e atualmente estou usando:

df.ix[(df['col'] != False), 'col'] = 'str'+df[(df['col'] != False), 'col']

Isso parece uma coisa muito deselegante de se fazer - você conhece alguma outra maneira (que talvez também adicione o caractere às linhas em que a coluna é 0 ou NaN)?

Caso isso ainda não esteja claro, gostaria de virar:

    col 
1     a
2     0

para dentro:

       col 
1     stra
2     str0

df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)

Exemplo:

>>> df = pd.DataFrame({'col':['a',0]})
>>> df
  col
0   a
1   0
>>> df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)
>>> df
    col
0  stra
1  str0

Como alternativa, você também pode usar um applycombinado com format(ou melhor, com f-strings) que considero um pouco mais legível se alguém, por exemplo, também quiser adicionar um sufixo ou manipular o próprio elemento:

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]})

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: "{}{}".format('str', x))

que também produz a saída desejada:

    col
0  stra
1  str0

Se estiver usando o Python 3.6+, você também pode usar f-strings:

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")

produzindo a mesma saída.

A versão da string f é quase tão rápida quanto a solução de @RomanPekar (python 3.6.4):

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]*200000})

%timeit df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")
117 ms ± 451 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit 'str' + df['col'].astype(str)
112 ms ± 1.04 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Usar format, no entanto, é realmente muito mais lento:

%timeit df['col'].apply(lambda x: "{}{}".format('str', x))
185 ms ± 1.07 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Você pode usar o pandas.Series.map:

df['col'].map('str{}'.format)

Ele aplicará a palavra "str" ​​antes de todos os seus valores.

Se você carregar seu arquivo de tabela dtype=str
ou converter o tipo de coluna em string df['a'] = df['a'].astype(str)
, poderá usar essa abordagem:

df['a']= 'col' + df['a'].str[:]

Esta abordagem permite prefixar, acrescentar e subconjunto de strings de df.
Funciona no Pandas v0.23.4, v0.24.1. Não sei sobre as versões anteriores.

Outra solução com .loc:

df = pd.DataFrame({'col': ['a', 0]})
df.loc[df.index, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)

Isso não é tão rápido quanto as soluções acima (> 1 ms por loop mais lento), mas pode ser útil no caso de você precisar de mudança condicional, como:

mask = (df['col'] == 0)
df.loc[mask, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)