Python 将0添加到带有5个字符的数字（熊猫）

我有一个数据框，其中的列包含：

 DATA
123456
12345
12345
123456

我想将此更改为：

 DATA
123456
012345
012345
123456

---

因此，如果一个单元格中有5个字符，则在数字前面添加一个0。最简单的方法是什么？

不能将数据类型保持为整数，因为不能在整数中表示前导0，因此必须将数据类型转换为str，然后调用向量化方法：

如果数据列的数据类型为str，则可以使用方法。范例-

df['DATA'] = df['DATA'].str.rjust(6,'0')

如果数据类型是int或numeric，则需要使用-

演示-

In [33]: df['DATA']
Out[33]:
0    123456
1     12345
2     12345
3    123456
Name: DATA, dtype: object

In [34]: df['DATA'].str.rjust(6,'0')
Out[34]:
0    123456
1    012345
2    012345
3    123456
Name: DATA, dtype: object

您可以使用该函数填充零：

df = pd.DataFrame({'data': [123456, 12345, 12345, 123456, 123, 1]})
df['data'] = df.data.astype(str).str.zfill(6)
>>> df.data
0    123456
1    012345
2    012345
3    123456
4    000123
5    000001

---

数据类型是数值型还是str？它们已经是字符串了吗？您希望最终结果是字符串，对吗？这不起作用，您不能用前导0表示整数，它必须转换为字符串，所以我这样做：dfactual['DATA']。astypestrw这是一个很棒的快速帮助！！谢谢大家!！虽然这个答案是正确的，但我们应该积极劝阻在存在向量化解决方案的情况下使用apply，当然，如果pandas的版本太旧，以至于.str方法不存在，那么这将是一个有效的答案

In [33]: df['DATA']
Out[33]:
0    123456
1     12345
2     12345
3    123456
Name: DATA, dtype: object

In [34]: df['DATA'].str.rjust(6,'0')
Out[34]:
0    123456
1    012345
2    012345
3    123456
Name: DATA, dtype: object

df = pd.DataFrame({'data': [123456, 12345, 12345, 123456, 123, 1]})
df['data'] = df.data.astype(str).str.zfill(6)
>>> df.data
0    123456
1    012345
2    012345
3    123456
4    000123
5    000001