在 Pandas 中的数字前添加零

在 Pandas 中，我们常常需要对数字进行处理。有时，我们需要在数字前添加零来对数据进行格式化处理。下面介绍几种在 Pandas 中在数字前添加零的方法。

方法一：使用 .str.zfill() 函数

代码示例

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'num': [7, 12, 2, 25, 9]})

# 在数字前添加零
df['num'] = df['num'].astype(str).str.zfill(2)

示例输出

| | num | | --- | --- | | 0 | 07 | | 1 | 12 | | 2 | 02 | | 3 | 25 | | 4 | 09 |

解释

首先，我们将数据框中的数字列转换为字符串格式，然后使用 .str.zfill() 函数在数字前添加零。这样做可以确保所有数字都有相同的位数，以便于后续处理。

方法二：使用 .apply() 函数和 .format() 函数

代码示例

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'num': [7, 12, 2, 25, 9]})

# 在数字前添加零
df['num'] = df['num'].apply(lambda x: '{0:0>2}'.format(x))

示例输出

| | num | | --- | --- | | 0 | 07 | | 1 | 12 | | 2 | 02 | | 3 | 25 | | 4 | 09 |

解释

首先，我们使用 .apply() 函数将每个数字格式化为字符串，并使用 .format() 函数在数字前添加零。这样做同样可以确保所有数字都有相同的位数。

总结

以上是在 Pandas 中在数字前添加零的两种方法。在实际使用中，我们可以根据具体情况来选择使用哪种方法。这些方法不仅适用于在数字前添加零，还可以用于对数字进行其他类型的格式化处理。