Как добавить суффикс для конкретных имен столбцов фрейма данных из списка

Question

Я хотел добавить суффикс или префикс к некоторым именам столбцов df1 на основе имен в df2. мой df1 выглядит так,

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 

и df2 выглядит,

V1 
AE06 
AE08  
AE09 
AE12 

Я мог бы заменить то имя столбца с новым именем следующим образом,

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

Но я ищу решение, в котором я могу добавить в качестве префикса имя столбца вместо его замены, например, , мне должно понравиться мои имена столбцов,

AE02 AE03 AE04 AE05 DMR_AE06 AE07 DMR_AE08 DMR_AE09 AE10 AE11 DMR_AE12 

Любые предложения и помощь хорошо apreciated

Answer 1

Панды решение:

Вы можете использовать numpy.where с mask по 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 

Answer 2

со списком понимания в Python:

df.columns = ['DMR_{}'.format(x) if x in df2.V1.values else x for x in df.columns]