有两种类型的列答案

【问题标题】：column with two types有两种类型的列
【发布时间】：2020-12-09 16:57:38
【问题描述】：

我有一个包含一列的数据框，col1。

#ds
col1
1001
  27
1004
0000

ds.dtpyes
col1  object

但是，在本专栏中，python 将 1001, 27, 1004 识别为 float，将 0000 识别为 str。

我想像这样对列进行子串化：

#ds
col1   col_new
1001        10
  27        00
1004        10
0000        00
  10        00

但我得到了NaN:

ds['col_new'] = ds['col1'].str[:2]

#ds
col1   col_new
1001       NaN
  27       NaN
1004       NaN
0000        00

有什么帮助吗？谢谢！

更新
我编辑了示例以使其更清晰。
对于只有两位数的，我需要在他们前面填写'00'。
例如，“27”为“0027”。

回答：

ds['col1'].astype(int).astype(str).str.zfill(4).str[:2]

【问题讨论】：

如果1001和1004是float的，为什么要变成10？
前导零对整数无效，仅供参考
df['col1'].astype(str).str[:2].str.zfill(2)
@Chris 您的解决方案很棒。但我编辑了问题以使其更清楚

标签： python pandas data-manipulation

【解决方案1】：

虽然在处理字符串时使用 [:2] 保留每行的前 2 个字符是正确的，但正如您之前提到的，因为前 3 个值被视为 float，那么您需要事先转换完整行到字符串.astype(str)。此外，如果您的值少于 4 个字符，我们可以使用 pad 在提取前 2 个字符之前实际用 0 填充左侧。

因此，我会做以下事情：

df['col1'].astype(str).str.pad(width=4,side='left',fillchar='0').str[:2]

哪些输出：

完全可重现的例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':[1001,27,1004,'0000']})
df['col1'].astype(str).str.pad(width=4,side='left',fillchar='0').str[:2]

【讨论】：

我编辑了问题以使其更清晰。 27 应该被认为是 0027 所以它应该是 00 in col_new
感谢您的评论，请尝试此答案。
没有得到27的正确结果...我仍然得到27而不是00
我得到 00... 请复制并粘贴代码
我想通了：ds['col1'].astype(int).astype(str).str.zfill(4).str[:2]

【解决方案2】：

使用astype 方法将列中的所有值转换为字符串。然后，当您调用 .str[:2] 时，它们都应该按预期进行。

ds['col_new'] = ds['col1'].astype(str).str[:2]

【讨论】：