如何在 Pandas 中的字符串末尾添加特定数量的字符？

Question

我在 Python 中使用 Pandas 库，我正在尝试将包含文本的列的长度增加到相同的长度。我试图通过多次添加特定字符（通常为白色 space，在此示例中我将使用“_”）直到达到该列的最大长度来执行此操作。

例如：

Col1_Before

A
B
A1R
B2
AABB4

Col1_After

A____
B____
A1R__
B2___
AABB4

到此为止（以上面的table为例）。这是下一部分（以及我坚持的那一部分）。

df['Col1_Max'] = df.Col1.map(lambda x: len(x)).max()
df['Col1_Len'] = df.Col1.map(lambda x: len(x))
df['Difference_Len'] = df ['Col1_Max'] - df ['Col1_Len']

我可能没有很好地解释自己，因为我还在学习。如果这令人困惑，请告诉我，我会澄清。

Answer 1

这不是最 pandas 的解决方案，但您可以尝试以下方法：

col = np.array(["A", "B", "A1R", "B2", "AABB4"])
data = pd.DataFrame(col, columns=["Before"])

现在计算最大长度、单个长度列表和差异：

max_ = data.Before.map(lambda x: len(x)).max()
lengths_ = data.Before.map(lambda x: len(x))
diffs_ = max_ - lengths_

创建一个名为 After 的新列，添加下划线或任何其他字符：

data["After"] = data["Before"] + ["_"*i for i in diffs_]

所有这些给出：

  Before  After
0      A  A____
1      B  B____
2    A1R  A1R__
3  AABB4  AABB4

Answer 2

不创建额外的列：

In [63]: data
Out[63]: 
    Col1
0      A
1      B
2    A1R
3     B2
4  AABB4

In [64]: max_length = data.Col1.map(len).max()

In [65]: data.Col1 = data.Col1.apply(lambda x: x + '_'*(max_length - len(x)))

In [66]: data
Out[66]: 
    Col1
0  A____
1  B____
2  A1R__
3  B2___
4  AABB4

Answer 3

考虑 pd.Series s

s = pd.Series(['A', 'B', 'A1R', 'B2', 'AABB4'])

解决方案
使用 str.ljust

m = s.str.len().max()
s.str.ljust(m, '_')

0    A____
1    B____
2    A1R__
3    B2___
4    AABB4
dtype: object

适合你的情况

m = df.Col1.str.len().max()
df.Col1 = df.Col1.ljust(m '_')

如何在 Pandas 中的字符串末尾添加特定数量的字符？

How to add a specific number of characters to the end of string in Pandas?

python

maxlength

string-length

dataframe

pandas