Comment ajouter des zéros non significatifs aux chaînes dans Pandas

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour ajouter des zéros non significatifs aux chaînes dans un DataFrame pandas :

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

Cette formule particulière ajoute autant de zéros non significatifs que nécessaire aux chaînes de la colonne intitulée « ID » jusqu’à ce que chaque chaîne ait une longueur de 7 .

N’hésitez pas à remplacer le 7 par une autre valeur pour ajouter un nombre différent de zéros non significatifs.

L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple : ajouter des zéros non significatifs aux chaînes dans Pandas

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant qui contient des informations sur les ventes et les remboursements de divers magasins :

import pandas as pd

#create DataFrame
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

Notez que les longueurs des chaînes dans la colonne « ID » ne sont pas toutes égales.

Cependant, nous pouvons voir que la chaîne la plus longue comporte 7 caractères.

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour ajouter des zéros non significatifs aux chaînes de la colonne ‘ID’ afin que chaque chaîne ait une longueur de 7 :

#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

Notez que des zéros non significatifs ont été ajoutés aux chaînes dans la colonne « ID » afin que chaque chaîne ait désormais la même longueur.

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction apply dans pandas ici .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans les pandas :

Comment imputer les valeurs manquantes chez les pandas
Comment compter les valeurs manquantes chez les pandas
Comment remplir les valeurs NaN avec la moyenne chez les pandas