Add Prefix to Column Names in a Pandas DataFrame

To add a prefix to all the column names, use the add_prefix() method. At first, import the required Pandas library −

import pandas as pd

Create a DataFrame with 4 columns −

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]
})

Add a prefix to _column to every column using add_prefix() −

dataFrame.add_prefix('column_')

Example

Following is the code −

import pandas as pd

# creating dataframe
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_')

Output

This will produce the following output −

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                 250