如何在读取csv文件时保持Dataframe中的列的位数限制？

Question

我正在读取csv文件作为pandas数据帧。有一个名为"c_id“的列，它只包含数字。它将是3位数字。下面是csv内容

doc_id,c_id,functional_area,doc_type,capture_date,file_name
011,"023","AP","AP - CHECKS","2021-05-01","file-11"
012,"023","AP","AP - CHECKS","2021-05-02","file-12"
013,"023","AP","AP - CHECKS","2021-05-01","file-13"
014,"023","AP","AP - CHECKS","2021-05-01","file-13"

c_id可能的其他值："23"，23,005，9,234,430等。

当我将它作为pandas dataframe读取时，我需要将该列保持为3位数列。所以

如果在csv中，

"23" it should be 023 in dataframe. similarly
23 -> 023,
005 -> 005
9 -> 009 etc.

我如何才能做到这一点？

dtypes = {'c_id': 'str'}   
df = pd.read_csv('test.csv', dtype = dtypes) 

我也尝试过使用dtype。但是没有得到所需的结果。

Answer 1

您提出的解决方案适用于我：

In [1]: df = pd.read_csv('test.csv', dtype={'c_id': 'str'})

In [2]: df
Out[2]: 
   doc_id c_id functional_area     doc_type capture_date file_name
0      11  023              AP  AP - CHECKS   2021-05-01   file-11
1      12  023              AP  AP - CHECKS   2021-05-02   file-12
2      13  023              AP  AP - CHECKS   2021-05-01   file-13
3      14  023              AP  AP - CHECKS   2021-05-01   file-13

如果想要向长度不正确的字符串添加补零，可以使用Series.str.zfill

df['c_id'] = df['c_id'].str.zfill(3)

Answer 2

您可以按如下方式使用.str.zfill：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"c_id":["23","005","9"]})
df["c_id"] = df["c_id"].str.zfill(3)
print(df)

输出

  c_id
0  023
1  005
2  009

说明:用0填充zfill以获得所需的宽度(在本例中为3)，如果给定的字符串已经和0一样长或更长，则不会发生任何变化。