Pandas去除前导零

Question

我有一个简短的脚本可以对数据进行透视。第一列是9位数字ID号码，通常以零开头，例如000123456

以下是脚本:

df = pd.read_csv('source')

new_df = df.pivot_table(index = 'id', columns = df.groupby('id').cumcount().add(1), values = ['prog_id', 'prog_type'], aggfunc='first').sort_index(axis=1,level=1)

new_df.columns = [f'{x}_{y}' for x,y in new_df.columns]

new_df.to_csv('destination')
print(new_df)

尽管CSV文件中的ID是000123456，但输出结果只包含123456。即使设置了明确的数据类型（dtype），Pandas仍会删除前导零。是否有解决方法告诉Pandas保留前导零？

- Hayden

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你的意思是什么？read_csv函数仍然需要使用dtype参数来指定列类型。 - gold_cy

我不应该添加那部分内容，因为它很令人困惑。即使我使用np指定dtype，例如dtype={'id':np.int32}，它仍然会删除前导零。 - Hayden

你应该将该字段指定为 str 类型。 - Alex

Answer 1

根据原始帖子的评论，将dtype设置为字符串：

df = pd.read_csv('source', dtype={'id':np.str})

- Hayden

Answer 2

你可以在读取csv文件“source”后，使用pandas的zfill()方法。基本上，你将用尽可能多的零填充属性“id”的值，在这种情况下，使数字为9位数（3个零+6个原始数字）。因此，我们会得到如下结果：

df = pd.read_csv('source')

df.index = df.index.str.zfill(9)

# (...)

- Pedro Ferreira