熊猫-将df.index从float64更改为unicode或字符串

Question

我想将数据框的索引（行）从float64更改为字符串或unicode。

我认为这会起作用，但显然不会：

#check type
type(df.index)
'pandas.core.index.Float64Index'

#change type to unicode
if not isinstance(df.index, unicode):
    df.index = df.index.astype(unicode)

错误信息：

TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'> dtype to anything other than float64 or object is not supported

Answer 1

您可以这样操作：

# for Python 2
df.index = df.index.map(unicode)

# for Python 3 (the unicode type does not exist and is replaced by str)
df.index = df.index.map(str)

至于为什么将处理方式从int转换为float的原因不同，那就是numpy的特殊性（pandas所基于的库）。

每个numpy数组都有一个 dtype ，它基本上是其元素的 机器 类型：以这种方式， numpy直接处理本机类型
，而不处理Python对象，这说明了它是如此之快。因此，当您将dtype从int64更改为float64时，numpy将强制转换C代码中的每个元素。

还有一个特殊的dtype： object ，它将基本上提供指向Python对象的指针。

如果要使用字符串，则必须使用 对象 dtype。但是，使用.astype(object)不会给您所要的答案：它将创建带有 对象
dtype的索引，但是将Python float对象放入其中。

在这里，通过使用map，我们使用适当的函数将索引转换为字符串：numpy获取字符串对象，并了解索引必须具有 对象
dtype，因为这是唯一可以容纳字符串的dtype。