Python 熊猫数据帧：i'；我想'；统一'；价值观

首先，我找不到一个合适的英语方式来表达我的请求，因此它可能已经得到了答复，但我找不到我需要的东西。如果已经有了答案，请原谅我

因此，我将“小时”存储在pd.DataFrame中，如下所示： 1454 1621 以此类推（分别是14:54和16:21）

问题: 其中一些是953（09:53）

问题: 我如何“自动完成”这些，使它们是四位数长，包含零（我希望上面的是0953，另外的23是0023）

我正在考虑将数字转换为字符串，检查它们是否少于4个字符，如果不少于4个字符，则在开头添加0，但肯定有更类似于python的方法来实现这一点

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非常感谢您的帮助，祝您度过愉快的一天

若要在开头添加0，类型必须为string。如果列名为

hours

，则以开头

df.hours = df.hours.astype(str)

现在，您可以有条件地将0添加到较短条目的开头：

short = df.hours.str.len() < 4
df.hours.loc[short] = '0' + df.hours.loc[short]

short=df.hours.str.len（）<4
飞行小时数loc[短]=“0”+飞行小时数loc[短]

例如：

df = pd.DataFrame({'hours': [123, 3444, 233]})
df.hours = df.hours.astype(str)
short = df.hours.str.len() < 4
df.hours.loc[short] = '0' + df.hours.loc[short]
>>> df
    hours
0   0123
1   3444
2   0233

df=pd.DataFrame（{'hours'：[1233444233]}）
df.hours=df.hours.aType（str）
short=df.hours.str.len（）<4
飞行小时数loc[短]=“0”+飞行小时数loc[短]
>>>df
小时
0   0123
1   3444
2   0233

要在开头添加0，类型必须为字符串。如果列名为

hours

，则以开头

df.hours = df.hours.astype(str)

现在，您可以有条件地将0添加到较短条目的开头：

short = df.hours.str.len() < 4
df.hours.loc[short] = '0' + df.hours.loc[short]

short=df.hours.str.len（）<4
飞行小时数loc[短]=“0”+飞行小时数loc[短]

例如：

df = pd.DataFrame({'hours': [123, 3444, 233]})
df.hours = df.hours.astype(str)
short = df.hours.str.len() < 4
df.hours.loc[short] = '0' + df.hours.loc[short]
>>> df
    hours
0   0123
1   3444
2   0233

df=pd.DataFrame（{'hours'：[1233444233]}）
df.hours=df.hours.aType（str）
short=df.hours.str.len（）<4
飞行小时数loc[短]=“0”+飞行小时数loc[短]
>>>df
小时
0   0123
1   3444
2   0233

您需要一个字符串列，然后才能使用zfill：

df = pd.DataFrame([1453, 923, 24, 1250], columns=['time'])
df['time'].astype(str).str.zfill(4)


#0    1453
#1    0923
#2    0024
#3    1250
#Name: time, dtype: object

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您需要有一个字符串列，然后才能使用zfill：

df = pd.DataFrame([1453, 923, 24, 1250], columns=['time'])
df['time'].astype(str).str.zfill(4)


#0    1453
#1    0923
#2    0024
#3    1250
#Name: time, dtype: object

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也许这只是我的问题，但我坚信所有日期操作都应该通过

datetime

，而不是字符串来完成，因此我建议如下：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'].astype(str).str.zfill(4).apply(lambda x: x[:2] + ':' + x[2:]))
df['time_str'] = df['time'].dt.strftime('%I-%M')

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也许这只是我的问题，但我坚信所有日期操作都应该通过

datetime

，而不是字符串来完成，因此我建议如下：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'].astype(str).str.zfill(4).apply(lambda x: x[:2] + ':' + x[2:]))
df['time_str'] = df['time'].dt.strftime('%I-%M')

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“统一化”是一个恰当的术语，但我认为你并不想改变价值观；你想统一他们的表现。（正如您所指出的，Python的整数表示不允许前导零。）这正是我想要做的。但我不知道怎么做（或者实际上我能做到，但我正在寻找一种简洁明了的方法来实现它，而不是把一个10-15行的函数放在一起，这可能不是“pythonic”）“Uniformize”是一个恰当的术语，但我认为你不想改变值；你想统一他们的表现。（正如您所指出的，Python的整数表示不允许前导零。）这正是我想要做的。但是我不知道怎么做（或者实际上我可以做，但我正在寻找一种简洁明了的方法来做，而不是把一个10-15行的函数放在一起，这可能不是“pythonic”）很好的答案——我不知道zfill！完美，这正是我想要的，因为它可以处理这两种情况（0923和0024）！非常感谢你的回答-我不知道zfill！完美，这正是我想要的，因为它可以处理这两种情况（0923和0024）！非常感谢你