agregue un prefijo de cadena a cada valor en una columna de cadena usando Pandas

Me gustaría agregar una cadena al inicio de cada valor en dicha columna de un marco de datos de pandas (elegantemente). Ya descubrí cómo hacer esto y actualmente estoy usando:

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

Esto parece una cosa increíblemente poco elegante, ¿conoce alguna otra forma (que tal vez también agregue el carácter a las filas donde esa columna es 0 o NaN)?

En caso de que esto aún no esté claro, me gustaría convertir:

    col 
1     a
2     0

dentro:

       col 
1     stra
2     str0

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

Ejemplo:

>>> 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, también puede usar un applycombinado con format(o mejor con f-strings) que encuentro un poco más legible si uno, por ejemplo, también quiere agregar un sufijo o manipular el elemento en sí:

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

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

que también produce el resultado deseado:

    col
0  stra
1  str0

Si está usando Python 3.6+, también puede usar f-strings:

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

dando el mismo resultado.

La versión de f-string es casi tan rápida como la solución 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)

El uso format, sin embargo, es de hecho mucho más 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)

Puede usar pandas.Series.map:

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

Aplicará la palabra "str" ​​antes de todos sus valores.

Si carga su archivo de tabla con dtype=str
o convierte el tipo de columna a cadena df['a'] = df['a'].astype(str)
, puede usar dicho enfoque:

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

Este enfoque permite anteponer, agregar y subconjuntar cadenas de df.
Funciona en Pandas v0.23.4, v0.24.1. No conozco versiones anteriores.

Otra solución con .loc:

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

Esto no es tan rápido como las soluciones anteriores (> 1 ms por ciclo más lento) pero puede ser útil en caso de que necesite un cambio condicional, como:

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