


Wie kann ich Zeichenfolgen in einem Pandas DataFrame führende Nullen hinzufügen?
Hinzufügen führender Nullen zu Zeichenfolgen im Pandas-Datenrahmen
In Pandas kann die Arbeit mit Zeichenfolgen manchmal eine Änderung ihrer Formatierung erfordern. Eine häufige Aufgabe besteht darin, Zeichenfolgen in einem Datenrahmen führende Nullen hinzuzufügen. Dies ist besonders nützlich, wenn es um numerische Daten geht, die in ein String-Format konvertiert werden müssen, wie z. B. IDs oder Datumsangaben.
Um dies zu erreichen, können Sie das str-Attribut einer Pandas-Serie nutzen. Dieses Attribut bietet Zugriff auf eine Vielzahl von String-Manipulationsmethoden, darunter eine speziell zum Hinzufügen führender Nullen: zfill().
Um führende Nullen zur Spalte „ID“ im bereitgestellten Datenrahmen hinzuzufügen, verwenden Sie den folgenden Code:
<code class="python">df['ID'] = df['ID'].str.zfill(15)</code>
Die zfill()-Methode benötigt ein einzelnes Argument, das die gewünschte Gesamtlänge der resultierenden Zeichenfolgen angibt. In diesem Fall wird es auf 15 gesetzt, was zu Zeichenfolgen mit 15 Zeichen führt, wobei alle fehlenden Zeichen links mit Nullen aufgefüllt werden.
Der aktualisierte Datenrahmen wird das folgende Format haben:
ID text1 text 2 0 000000002345656 blah blah 1 000000000003456 blah blah 2 000000000541304 blah blah 3 000000000201306 hi blah 4 000012313201308 hello blah
Weitere Informationen und Methoden zur String-Manipulation in Pandas finden Sie in der Dokumentation unter http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Zeichenfolgen in einem Pandas DataFrame führende Nullen hinzufügen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
