So fügen sie in pandas führende nullen zu zeichenfolgen hinzu

Mit der folgenden Syntax können Sie Zeichenfolgen in einem Pandas-DataFrame führende Nullen hinzufügen:

 df[' ID '] = df[' ID ']. apply (' {:0>7} '. format )

Diese spezielle Formel fügt den Zeichenfolgen in der Spalte mit der Bezeichnung „ID“ so viele führende Nullen wie nötig hinzu, bis jede Zeichenfolge eine Länge von 7 hat.

Sie können die 7 gerne durch einen anderen Wert ersetzen, um eine andere Anzahl führender Nullen hinzuzufügen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Führende Nullen zu Zeichenfolgen in Pandas hinzufügen

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über Verkäufe und Rückerstattungen verschiedener Geschäfte enthält:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' ID ': ['A25', 'B300', 'C6', 'D447289', 'E416', 'F19'],
                   ' sales ': [18, 12, 27, 30, 45, 23],
                   ' refunds ': [1, 3, 3, 2, 5, 0]})

#view DataFrame
print (df)

        ID sales refunds
0 A25 18 1
1 B300 12 3
2 C6 27 3
3 D447289 30 2
4 E416 45 5
5 F19 23 0

Beachten Sie, dass die Längen der Zeichenfolgen in der Spalte „ID“ nicht alle gleich sind.

Wir können jedoch sehen, dass die längste Zeichenfolge 7 Zeichen lang ist.

Mit der folgenden Syntax können wir den Zeichenfolgen in der Spalte „ID“ führende Nullen hinzufügen, sodass jede Zeichenfolge eine Länge von 7 hat:

 #add leading zeros to 'ID' column
df[' ID '] = df[' ID ']. apply (' {:0>7} '. format )

#view updated DataFrame
print (df)

        ID sales refunds
0 0000A25 18 1
1 000B300 12 3
2 00000C6 27 3
3 D447289 30 2
4 000E416 45 5
5 0000F19 23 0

Beachten Sie, dass den Zeichenfolgen in der Spalte „ID“ führende Nullen hinzugefügt wurden, sodass jede Zeichenfolge jetzt die gleiche Länge hat.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation der Apply- Funktion in Pandas finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

So unterstellen Sie fehlende Werte in Pandas
So zählen Sie fehlende Werte in Pandas
So füllen Sie NaN-Werte in Pandas mit dem Mittelwert