在Pandas中将数据集转换成字符类型，并且要进行前补位

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python黄金交流群【Edward】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。

他的数据是word格式的，还需要重新另存为一份，这里放个简单截图。

二、实现过程

方法一

这里【格格物 এ คิดถึง】给出了一个思路和代码。具体思路如下图所示：

代码如下图所示：

sf['编码'] =sf['治疗项目名称'].groupby(sf['项目大类']).rank().apply(lambda x:str(x).split(".")[0].zfill(4))

可以解决粉丝的问题。

方法二

后来【月神】也给了一个方法，代码如下所示：

sf['治疗项目名称'].groupby(sf['项目大类']).rank().astype(int).astype(str).str.zfill(4)

顺利帮助粉丝解决问题！

不过话说回来，以后还是尽量别发word文件了，予人方便，就是予自己方便。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个在Pandas中将数据集转换成字符类型，并且要进行前补位的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【Edward】提问，感谢【月神】、【格格物 এ คิดถึง】给出的代码和具体解析，感谢【瑜亮老师】、【猫药师Kelly】、【dcpeng】、【哈佛在等我呢~】等人参与学习交流。