pandasの特定の列,行の値をapply関数とlambda関数を使って修正したい

Question

お世話になります。
以下のようなdataframeがあるとします。

df_test = pd.DataFrame({
    'a' : ['a-1', 'a-2', '3', '4', 'a-5'],
    'b' : [10, 20, 30, 40, 50]
    })

	a	b
0	a-1	10
1	a-2	20
2	3	30
3	4	40
4	a-5	50

a列のインデックス2と3には数字の前に「a-」が無いため付け足したいと思います。
以下のようなコードを書いてみたのですが上手くいきません。
「a-」が無い行を抽出し、apply関数とlambdaを使って文字列を連結すればできるかと考えたのですがだめでした。
以下のメッセージが表示され、dataframeの結果は変わりません。

/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

どのようにすればいいでしょうか。

df_test[~df_test['a'].str.contains('a-')]['a'] = df_test[~df_test['a'].str.contains('a-')]['a'].apply(lambda x: 'a-' + x)

以下のようなdataframeを作りたいです。

	a	b
0	a-1	10
1	a-2	20
2	a-3	30
3	a-4	40
4	a-5	50

Comments

[meg_]

> apply関数とlambdaを使って文字列を連結すればできるかと考えたのですがだめでした。
どう駄目だったのでしょうか？

Answer 1

メッセージにある通り、.loc を使えばいいです。

df_test.loc[~df_test['a'].str.contains('a-'), 'a'] = df_test[~df_test['a'].str.contains('a-')]['a'].apply(lambda x: 'a-' + x)

Warningの理由については「pandas SettingWithCopyWarning」で検索するといろいろ見つかると思います。

ちなみに、pandasはインデックスに合わせて処理してくれるので、上の処理は以下のように書いてもできます。

df_test.loc[~df_test['a'].str.contains('a-'), 'a'] = 'a-' + df_test['a']

Comments

[ggg3]

ご丁寧な回答ありがとうございました。

Answer 2

こういうもので良いですか？

>>> import pandas as pd
>>>
>>> df_test = pd.DataFrame({
...     'a' : ['a-1', 'a-2', '3', '4', 'a-5'],
...     'b' : [10, 20, 30, 40, 50]
...     })
>>> df_test['a']=df_test['a'].apply(lambda x: ('a-'+str(x)).replace('a-a-', 'a-'))
>>> print(df_test)
     a   b
0  a-1  10
1  a-2  20
2  a-3  30
3  a-4  40
4  a-5  50

Comments

[ggg3]

参考になりました。ありがとうございました。