设置 Pandas DataFrame 列的字符限制

Question

背景：
鉴于以下 pandas df -

Holding Account	Model Type	Entity ID	Direct Owner ID
WF LLC \| 100 Jones Street 26th Floor San Francisco Ca Ltd Liability - Income Based Gross USA Only (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 列 (dtype = object) 值强制执行 80 个字符限制的最 pythonic 方法是什么？

上下文：我正在将 df 写入 .csv，然后上传到具有 80 个字符限制的系统。 Holding Account 列的值是唯一的，所以我只想牺牲那些使字符串超过 80 个字符的字符。

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

Answer 1

为什么不像以前那样使用 .str？

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

Answer 2

使用切片会丢失一些信息，我建议在分解后创建一个映射table。这也为服务器或 db

节省了存储 space

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

如果你想获取数据库就这样做

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

设置 Pandas DataFrame 列的字符限制

Setting Character Limit on Pandas DataFrame Column

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