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设置Pandas DataFrame列的字符限制

csv dataframe pandas python

William · 技术社区 · 2 年前

背景:
给定以下熊猫 df -

持有账户	型号	实体ID	直接所有者ID
WF有限责任公司\| 100 Jones Street 26th Floor旧金山Ca有限责任公司负债-仅限美国收入总额(486941515)	51364633	4564564	5646546
RF LLC\|Neuberger\|LLC\|Aukai Services LLC Neuberger Smid-Income Accuring Net of Fees Worldwide Fund(456456218)	46256325	1645365	4926654

提问:
对 Holding Account 柱( dtype = object )价值观?

上下文:我正在写作 df 到 .csv 然后随后上传到具有80个字符限制的系统。的值 持有账户 列是唯一的,所以我只想牺牲那些占用字符串超过80个字符的字符。

我的尝试:
这就是我尝试的- df['column'] = df['column'].str[:80]

2 回复 | 直到 2 年前

user17242583 user17242583 2 年前

为什么不直接使用 .str ,就像你在做什么?

df['Holding Account'] = df['Holding Account'].str[:80]

输出:

>>> df
                                                                    Holding Account  Model Type  Entity ID  Direct Owner ID
0  WF LLC | 100 Jones Street 26th Floor San Francisco Ca Ltd Liability - Income Bas    51364633    4564564          5646546
1  RF LLC | Neuberger | LLC | Aukai Services LLC-Neuberger Smid - Income Accuring N    46256325    1645365          4926654

BENY 2 年前

使用slice会丢失一些信息,我建议在因子化后创建一个映射表。这也节省了服务器或数据库的存储空间

s = df['Holding Account'].factorize()[0]
df['Holding Account'] = df['Holding Account'].factorize()[0]
d = dict(zip(s, df['Holding Account']))

如果你想获得数据库,那就去吧

df['new'] = df['Holding Account'] .map(d)

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