Pandas에서 문자열에 선행 0을 추가하는 방법

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 문자열에 선행 0을 추가할 수 있습니다.

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

이 특정 수식은 각 문자열의 길이가 7이 될 때까지 “ID”라는 열의 문자열에 필요한 만큼 선행 0을 추가합니다.

다른 수의 선행 0을 추가하려면 7 을 다른 값으로 자유롭게 바꾸십시오.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas의 문자열에 선행 0 추가

다양한 상점의 판매 및 환불에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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

“ID” 열의 문자열 길이가 모두 동일하지는 않습니다.

그러나 가장 긴 문자열의 길이는 7 자임을 알 수 있습니다.

다음 구문을 사용하여 ‘ID’ 열의 문자열에 선행 0을 추가하여 각 문자열의 길이가 7이 되도록 할 수 있습니다.

 #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

이제 각 문자열의 길이가 동일하도록 “ID” 열의 문자열에 선행 0이 추가되었습니다.

참고 : 여기 에서 pandas의 적용 기능에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더에서 누락된 값을 대치하는 방법
팬더에서 누락된 값을 계산하는 방법
팬더에서 NaN 값을 평균으로 채우는 방법