Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Menambahkan Sifar Utama pada Lajur Rentetan dalam Bingkai Data Pandas?

Bagaimana untuk Menambahkan Sifar Utama pada Lajur Rentetan dalam Bingkai Data Pandas?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-10-24 19:38:02490semak imbas

How to Add Leading Zeros to String Columns in a Pandas DataFrame?

Sifar Utama untuk Rentetan Bingkai Data Pandas

Untuk menambah sifar pendahuluan pada lajur rentetan dalam Pandas DataFrame, anda boleh menggunakan coretan kod berikut:

<code class="python">df['ID'] = df['ID'].str.zfill(15)</code>

Kaedah ini menggunakan fungsi zfill() daripada atribut str, yang membolehkan anda menentukan lebar rentetan yang dikehendaki. Dalam kes ini, kami menambah 15 sifar pendahuluan pada lajur ID.

Contoh:

Pertimbangkan DataFrame berikut dengan lajur rentetan:

ID text1 text 2
2345656 blah blah
3456 blah blah
541304 blah blah
201306 hi blah
12313201308 hello blah

Menggunakan kaedah zfill(), kita boleh menambah sifar pendahuluan pada lajur ID:

<code class="python">df['ID'] = df['ID'].str.zfill(15)</code>

Ini akan menghasilkan DataFrame berikut:

ID text1 text 2
000000002345656 blah blah
000000000003456 blah blah
000000000541304 blah blah
000000000201306 hi blah
000012313201308 hello blah

Nota Tambahan :

  • Kaedah zfill() juga boleh digunakan untuk menambah sifar pada penghujung rentetan dengan menyatakan nilai lebar negatif.
  • Anda juga boleh menggunakan { 0:0>15} sintaks pemformatan untuk menambah sifar pendahuluan, seperti yang ditunjukkan dalam soalan. Walau bagaimanapun, kaedah str.zfill() adalah lebih ringkas dan cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambahkan Sifar Utama pada Lajur Rentetan dalam Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn