Pandas Series.str.ljust() 方法

Python Pandas 庫中的Series.str.ljust() 方法用於將 Series 或 Index 中字串的右側填充到指定的最小寬度。

這相當於 Python 中的字串方法str.ljust()。該方法確保 Series 或 Index 中的每個字串至少具有指定的寬度，如有必要，則使用指定的填充字元進行填充。

語法

以下是 Pandas Series.str.ljust() 方法的語法：

Series.str.ljust(width, fillchar=' ')

引數

Series.str.ljust() 方法接受以下引數：

• width - 指定結果字串最小寬度的整數。其他字元將用fillchar填充。

• fillchar - 指定用於填充的其他字元的字串。預設為空格字元。

返回值

Series.str.ljust() 方法返回一個包含右側填充字串的 Series 或 Index 物件。

示例 1

在這個例子中，我們演示了Series.str.ljust() 方法的基本用法，使用填充字元“.”將 Series 中的字串右側填充到寬度為 8。

import pandas as pd

# Create a Series of strings
s = pd.Series(['dog', 'lion', 'panda'])

# Display the input Series
print("Input Series")
print(s)

# Right-pad the strings 
print("Series after calling ljust with width=8 and fillchar='.'")
print(s.str.ljust(8, fillchar='.'))

執行上述程式碼後，將產生以下輸出：

Input Series
0      dog
1     lion
2    panda
dtype: object

Series after calling ljust with width=8 and fillchar='.':
0    dog.....
1    lion....
2    panda...
dtype: object

示例 2

此示例演示如何使用Series.str.ljust() 方法使用填充字元“-”將 DataFrame 列中的字串右側填充到寬度為 10。

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Python', 'Tutorial', 'panda'], 'Legs': [4, 4, 2]})

print("Input DataFrame:")
print(df)

# Right-pad the strings in the 'Animal' column 
df['Animal'] = df['Animal'].str.ljust(10, fillchar='-')

print("DataFrame after applying ljust with width=10 and fillchar='-':")
print(df)

以下是上述程式碼的輸出：

Input DataFrame:
     Animal  Legs
0    Python     4
1  Tutorial     4
2     panda     2

DataFrame after applying ljust with width=10 and fillchar='-':
      Animal  Legs
0    Python--     4
1  Tutorial-     4
2    panda---     2

示例 3

在這個例子中，我們應用Series.str.ljust() 方法使用填充字元“*”將 DataFrame 的索引標籤右側填充到寬度為 10。

import pandas as pd

# Create a DataFrame with an Index
df = pd.DataFrame({'Value': [1, 2, 3]}, index=['first', 'second', 'third'])

# Display the Input DataFrame
print("Input DataFrame:")
print(df)

# Right-pad the index labels of a DataFrame
df.index = df.index.str.ljust(10, fillchar='*')

# Display the Modified DataFrame
print("Modified DataFrame:")
print(df)

上述程式碼的輸出如下：

Input DataFrame:
        Value
first       1
second      2
third       3
Modified DataFrame:
            Value
first*****      1
second****      2
third*****      3