Python 删除前导零

我有一个简短的脚本来透视数据。第一列是一个9位数的ID号，通常以零开头，例如

000123456

以下是脚本：

df=pd.read\u csv（'源'）
新建_df=df.pivot_表（索引='id'，列=df.groupby（'id'）.cumcount（）.add（1），值=['prog_id'，'prog_type']，aggfunc='first'）。排序_索引（轴=1，级别=1）
new_df.columns=[f'{x}}{y}代表x，y在new_df.columns中]
新建到csv（“目的地”）
打印（新文档）

尽管正在使用id（如

000123456

）读取CSV，但输出仅包含

123456

---

即使在设置显式数据类型时，Pandas也会删除前导零。有没有办法让Pandas保留前导零？

根据原始帖子上的评论，将dtype设置为字符串：

---

df=pd.read\u csv（'source'，dtype={'id'：np.str}）

您可以在读取csv文件

“source”

后立即使用pandas的

zfill（）

方法。基本上，您可以在属性

“id”

的值中填充任意多的零，在这种特殊情况下，使数字为9位数（3个零+6个原始数字）。因此，我们将：

df=pd.read\u csv（'源'）
df.index=df.index.str.zfill（9）
# (...)

你是什么意思？

read\u csv

函数仍然使用一个

dtype

参数来指定列类型，我甚至不应该添加该部分，因为这会让人困惑。即使我使用np指定一个数据类型，例如

dtype={'id'：np.int32}

，它仍然会删除前导零。您应该将字段指定为

str