将dataframe中的列从int转换为string

Question

我在pandas中有一个数据帧，它混合了int和str数据列。我想先连接dataframe中的列。为此，我必须将int列转换为str。我试着做了如下工作：

mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3'])

或

mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str)

但在这两种情况下，它都不起作用，我得到一个错误，说“不能连接'str'和'int'对象”。将两个str列串联在一起可以很好地工作。

Answer 1

警告：给定的两个解决方案（astype（）和Application（））都不保留NULL值，无论是以nan还是无形式。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([None,'string',np.nan,42], index=[0,1,2,3], columns=['A'])

df1 = df['A'].astype(str)
df2 =  df['A'].apply(str)

print df.isnull()
print df1.isnull()
print df2.isnull()

我相信这是由to_string（）的实现修复的

Answer 2

更改DataFrame列的数据类型：

至int：

df.column_name=df.column_name.astype（np.int64）

至str：

df.column\u name=df.column\u name.astype（str）

Answer 3

In [16]: df = DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=list('AB'))

In [17]: df
Out[17]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [18]: df.dtypes
Out[18]: 
A    int64
B    int64
dtype: object

转换一个系列

In [19]: df['A'].apply(str)
Out[19]: 
0    0
1    2
2    4
3    6
4    8
Name: A, dtype: object

In [20]: df['A'].apply(str)[0]
Out[20]: '0'

别忘了把结果分配回去：

df['A'] = df['A'].apply(str)

转换整个帧

In [21]: df.applymap(str)
Out[21]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [22]: df.applymap(str).iloc[0,0]
Out[22]: '0'

df = df.applymap(str)