Pandas Dataframe中添加前导零

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将字符串数据类型的列修改为指定长度，以及如何在此过程中添加前导零。在某些情况下，对于需要按照指定格式输出的数据，我们需要将不足长度的字符串添加前导零以满足需求。

阅读更多：Pandas 教程

创建一个Pandas Dataframe

这里我们先使用Pandas创建一个数据表。这个数据表包含两列姓名和年龄。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 
                   'Age': [19, 23, 31, 40]})

df

输出结果：

将Age列修改为指定长度

现在我们要将Age列修改为三位数，如果原来的数字小于100，则要在前面添加一个前导零。我们可以使用pandas中的apply函数来完成此任务。

df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: str(x).zfill(3))

输出结果：

通过上述代码，我们成功地将Age列修改为了三位数，并在不足三位数的情况下添加了前导零。

针对不同的列添加前导零

在有些情况下，我们可能需要对不同的列添加不同数量的前导零。例如，如果我们有一列身高数据，要求转换为4位数，而另一列电话数据要求转换为11位数。

df = pd.DataFrame({'Name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 
                   'Age': [19, 23, 31, 40],
                   'Height': [160, 172, 189, 192], 
                   'Phone': ['13588888', '135999122', '13933221120', '18600559966']})

df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: str(x).zfill(3))
df['Height'] = df['Height'].apply(lambda x: str(x).zfill(4))
df['Phone'] = df['Phone'].apply(lambda x: str(x).zfill(11))

df

输出结果：

通过上述代码，我们成功地针对不同的列添加了不同数量的前导零。

使用str.pad方式添加前导零

除了使用apply函数之外，我们还可以使用str.pad()方式来完成在字符串前面添加前导零的任务。

df['Phone'] = df['Phone'].str.pad(width=11, side='left', fillchar='0')

输出结果：

该代码将Phone列修改为了11位数，并且在不足11位的情况下添加了前导零。

总结

到这里，我们已经了解了如何在Pandas数据表中添加前导零。无论是使用apply函数还是str.pad()方式，我们都可以轻松地完成此任务。添加前导零不仅能够让数据按指定格式输出，更能够使得数据处理更加灵活和高效。

总之，在处理字符串数据类型时，添加前导零是一个非常常见的任务。我们希望本文中介绍的方法能够对读者解决实际工作中的问题有所帮助。