【问题标题】：Add leading zeroes only if it begin with digit in pandas dataframe只有在熊猫数据框中以数字开头时才添加前导零
【发布时间】：2021-04-12 11:59:54
【问题描述】：

我有一个包含特殊字符和数字的数据框列。只有当它以数字开头时，我才希望有前导零。我总共需要 3 位数字。我尝试了以下代码：

df['input'] = df['input'].str.zfill(3)

输入：

column
1
$500
333
2
(8
?8
5
1
444

输出：

column
001
$500
333
002
(8
?8
005
001
444

【问题讨论】：

目前尚不清楚您要完成什么。我建议张贴更清晰的表示您的输入和输出的内容。
请添加更多示例
我的数据框列包含上述输入和输出。如果值以数字开头并且如果它以特殊字符开头，我希望有前导 0，它可以忽略添加 0。我总共需要 3 位数字，包括 0。
只需使用带有掩码的zfill(3)。可以使用isdigit() 计算掩码。详情查看我的回答

标签： python pandas

【解决方案1】：

这是使用zfill 和掩码的优雅方式。

df = pd.DataFrame({'strings':['1','$500','333','2','(8','?8','5','1','444']})

#Mask for checking if first alphabet is digit
mask = df.strings.str[0].str.isdigit()

#Apply zfill on values where mask is True
df.loc[mask, 'strings'] = df.strings.str.zfill(3)
print(df)

【讨论】：

更新了虚拟数据的可重复性。
谢谢阿克谢。
你能帮忙解决这个问题吗？ stackoverflow.com/questions/65605150/…
@Karthikchengalvarayan，使用 apply 效率非常低。如果上述方法不清楚，请告诉我，因为使用 str 方法明显更好，更易读。

【解决方案2】：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(['1','$500','333','2','(8','?8','5','1','444'], columns=['input'])

# Contains uses regex.
ix = df['input'].str.contains('^[0-9]')
df.loc[ix, 'input'] = df.loc[ix, 'input'].str.zfill(3)
df

>>>  input
0   001
1  $500
2   333
3   002
4    (8
5    ?8
6   005
7   001
8   444

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以通过以下方式得到你想要的：

df_merge['output'] = df_merge['input'].apply(lambda x : f'{x:0>3}' if x[0] in '0123456789' else x)

验证

假设下面的例子来模拟你给出的案例：

import pandas as pd
df_merge = pd.DataFrame({'input':['1','$500','333','2','(8','?8']})

打印（df_merge['input']）

0       1
1    $500
2     333
3       2
4      (8
5      ?8
Name: input, dtype: object

现在申请：

df_merge['output'] = df_merge['input'].apply(lambda x : f'{x:0>3}' if x[0] in '0123456789' else x)

打印（df_merge['输出']）

0     001
1    $500
2     333
3     002
4      (8
5      ?8
Name: output, dtype: object

祝你好运

【讨论】：

感谢您的回答。这是在做什么 f'{x:0>3}'。 ?
第一：感谢accepting my answer 和voting up - 第二：关于`f'{x:0>3} ', x` 是对输入值的引用，0 是要填充的字符，>3 表示用 '0' 完成输入，最多 3 个字符。
你能回答下面的问题吗：stackoverflow.com/questions/65605150/…
欢迎您，我会说，但是您在这里接受我的回答了吗？您刚刚投票但未接受。

【解决方案4】：

使用映射和函数将数值填零

df = pd.DataFrame({'strings':['1','$500','333','2','(8','?8','5','1','444']})

def zero_pad(x):
    if x.isdigit():
        return x.zfill(3)
    else:
       return x

df['strings']=df['strings'].map(zero_pad)
print(df)

输出字符串

【讨论】：