pandas数据帧中多列转换为字符串
repair['SCENARIO']=repair['SCENARIO'].astype(str)
repair['SERVICE_TYPE']= repair['SERVICE_TYPE'].astype(str)
共有1个答案
要将多列转换为字符串,请将列列表包含到上述命令中：
df[['one', 'two', 'three']] = df[['one', 'two', 'three']].astype(str)
# add as many column names as you like.
这意味着转换所有列的一种方法是构造列列表,如下所示：
all_columns = list(df) # Creates list of all column headers
df[all_columns] = df[all_columns].astype(str)
注意，后者也可以直接进行（参见注释）。
-
我正在尝试将熊猫DF转换为Spark one。测向头： 代码： 我得到了一个错误：
-
问题内容： 我的问题与此非常相似，但是我需要转换整个数据框，而不仅仅是转换一系列数据框。该功能一次只能在一个系列上使用，不能很好地替代不推荐使用的命令。有没有办法获得与新熊猫版本中的命令相似的结果？ 谢谢MikeMüller的示例。如果所有值都可以转换为整数，则效果很好。如果在我的数据帧中我有无法转换为整数的字符串怎么办？例： 然后，我可以运行不赞成使用的函数并获取： 运行命令会给我错误，即使尝试
-
问题内容： 我在pandas数据框中的某个列的类型有问题。基本上，该列以字符串形式保存在csv文件中，我想将其用作元组，以便能够将其转换为数字列表。接下来是一个非常简单的csv： 如果使用函数“ read_csv”加载它，则会得到字符串列表。我试图转换为列表，但是得到了字符串的列表版本： 返回： 关于如何做到这一点的任何想法吗？ 谢谢。 问题答案： 您可以使用，这将给您一个元组： 如果确实需要列表
-
我有一个pandas数据框架，其中混合了数据类型（DType），我希望将其转换为numpy结构化数组（或记录数组，在本例中基本相同）。对于纯数字数据帧，使用方法很容易做到这一点。我还需要将pandas列的数据类型转换为字符串而不是对象，以便使用numpy方法，该方法将数字和字符串输出到二进制文件，但不会输出对象。 简而言之，我需要将带有的panda列转换为字符串或unicode数据类型的numpy
-
我有以下两个场景共享的前奏代码： 现在，我想将df转换为pyspark数据帧（
-
我有一个名为的df，如下所示。tag_position既可以是字符串，也可以是列表。但我希望他们都是线。我怎么能这么做？我还想去掉结尾处的空白。 输入 预期产出