今回はタイトルの通り、Python (Pandas) でデータフレームの数値の文字列カラムを0埋めする方法を書きたいと思います。
よくあるのが、データにID列があり中身は数値10桁とかで入っているのに、それが整数値で読むとかです。
本当は10桁なのに整数で読み込んだから、9桁になっちゃってるよぉーーー！！！という状況です。
こういうことがないように、ちゃんとIDみたいな列は文字列にして数値を0埋めしておかないといけません。
そういうときはzfillを使っていきましょう！
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文字列の変数を0埋めする
まずはデータフレームをやる前に文字列の変数で確認していきます。
例えば、a="10"みたいな数値の文字列があるとします。
この時、zfillのカッコの中には出力桁数を入れます。
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a = "10" a.zfill(5) === '00010' |
はい、まずは数値で0埋めできました！
データフレームの数値の文字列を0埋めする（元から文字列の場合）
では次にデータフレームでやってみます。
試しにデータフレームを作ります。
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data = [["1", 10],["20", 20],["300",30]] col_name = ["ID","Value"] df = pd.DataFrame(data=data, columns=col_name) df |
型を確認しましょう。
では列に適用する場合は、strをかませてからzfillをします。
".str "を入れることを忘れないようにしましょう。
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df["ID"] = df["ID"].str.zfill(5) df |
これで列に適用されましたね！
データフレームの数値の文字列を0埋めする（元から文字列の場合）
では、最後に列が整数型の場合をやってみます。
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data = [[1, 10],[20, 20],[300,30]] col_name = ["ID","Value"] df = pd.DataFrame(data=data, columns=col_name) df |
整数型のときはまずastypeで文字列に変換しましょう！
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df["ID"] = df["ID"].astype("str") |
そのあとに、zfillをしてやるとOKです！
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df["ID"] = df["ID"].str.zfill(5) |
こんなかんじでデータフレームのカラムの0埋めができました！
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