Stu*_*ent 2 python string numpy dataframe pandas
目标:['Birth Month']使用前导零进行格式化
目前,我有这个代码:
import pandas as pd
import numpy as np
df1=pd.DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])])
df1['Birth Year']= np.random.randint(1905,1995, len(df1))
df1['Birth Month']= str(np.random.randint(1,12, len(df1))).zfill(2)
df1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这会生成一个['Birth Month']不是我需要的值列表:
A B Birth Year Birth Month
0 1 4 1912 [4 5 9]
1 2 5 1989 [4 5 9]
2 3 6 1921 [4 5 9]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
相反,我正在寻找以下值中的值和格式['Birth Month']:
A B Birth Year Birth Month
0 1 4 1912 04
1 2 5 1989 12
2 3 6 1921 09
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
将该系列的dtype转换为str使用astype并使用vectorised str.zfill来填充0:
In [212]:
df1=pd.DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])])
df1['Birth Year']= np.random.randint(1905,1995, len(df1))
df1['Birth Month']= pd.Series(np.random.randint(1,12, len(df1))).astype(str).str.zfill(2)
df1
Out[212]:
A B Birth Year Birth Month
0 1 4 1940 09
1 2 5 1945 04
2 3 6 1962 03
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
你所做的就是分配一个标量值(这就是为什么每一行都是相同的)并将元素转换为列表的str:
In [217]:
df1['Birth Month'].iloc[0]
Out[217]:
'[3 6 9]'
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
您可以在此处查看分配结果:
In [213]:
(np.random.randint(1,12, len(df1)))
Out[213]:
array([5, 7, 4])
In [214]:
str(np.random.randint(1,12, len(df1))).zfill(2)
Out[214]:
'[2 9 5]'
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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