Pandas에서 DataFrame의 모든 열(column) 이름에 접두사(prefix)를 한 번에 추가하려면 add_prefix() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 각 열 이름 앞에 지정한 문자열을 붙여 새로운 DataFrame을 반환합니다.
1. Pandas 라이브러리 임포트
가장 먼저 필요한 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.
import pandas as pd
2. 예제용 DataFrame 생성
4개의 열을 가진 샘플 DataFrame을 만들어 보겠습니다.
dataFrame = pd.DataFrame({
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],
"Units_Sold": [100, 120, 150, 110, 200, 250]
})3. add_prefix()로 접두사 추가하기
add_prefix('column_')를 호출하면 모든 열 이름 앞에 column_이라는 접두사가 붙습니다.
dataFrame.add_prefix('column_')전체 예제 코드
지금까지의 내용을 하나의 코드로 정리하면 다음과 같습니다.
import pandas as pd
# DataFrame 생성
dataFrame = pd.DataFrame({
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],
"Units_Sold": [100, 120, 150, 110, 200, 250]
})
print("DataFrame ...\n", dataFrame)
print("\nUpdated DataFrame...\n", dataFrame.add_prefix('column_'))실행 결과
위 코드를 실행하면 아래와 같은 출력 결과를 확인할 수 있습니다.
DataFrame ...
Car Cubic_Capacity Reg_Price Units_Sold
0 BMW 2000 7000 100
1 Lexus 1800 1500 120
2 Tesla 1500 5000 150
3 Mustang 2500 8000 110
4 Mercedes 2200 9000 200
5 Jaguar 3000 6000 250
Updated DataFrame...
column_Car column_Cubic_Capacity column_Reg_Price column_Units_Sold
0 BMW 2000 7000 100
1 Lexus 1800 1500 120
2 Tesla 1500 5000 150
3 Mustang 2500 8000 110
4 Mercedes 2200 9000 200
5 Jaguar 3000 6000 250참고 사항
add_prefix()는 원본 DataFrame을 변경하지 않고 접두사가 적용된 새로운 DataFrame을 반환합니다. 따라서 결과를 계속 사용하려면 변수에 할당해야 합니다.
dataFrame = dataFrame.add_prefix('column_')반대로 열 이름 뒤에 접미사(suffix)를 추가하고 싶다면 add_suffix() 메서드를 사용하면 됩니다. 두 메서드는 데이터 병합 시 열 이름 충돌을 방지하거나, 여러 출처의 데이터를 구분할 때 매우 유용하게 활용됩니다.