我在 pandas 中有一个数据框，其中包含混合的 int 和 str 数据列。我想首先连接数据框中的列。为此，我必须将
intstrmtrx['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，并且我收到一条错误消息“无法连接‘str’和‘int’对象”。连接两个
strIn [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'
不要忘记将结果赋回：
df['A'] = df['A'].apply(str)
转换整个框架
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)
更改 DataFrame 列的数据类型：
至int：
df.column_name = df.column_name.astype(np.int64)致str：
df.column_name = df.column_name.astype(str)警告：给出的两种解决方案 ( astype() 和 apply() ) 都不会以 nan 或 None 形式保留 NULL 值。
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()
我相信这是通过实现 to_string()
解决的将列转换为字符串有四种方法
1. astype(str)
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)
2. values.astype(str)
df['column_name'] = df['column_name'].values.astype(str)
3. map(str)
df['column_name'] = df['column_name'].map(str)
4. apply(str)
df['column_name'] = df['column_name'].apply(str)
让我们看看每种类型的表现
#importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import time
#creating four sample dataframes using dummy data
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, size =(10000000, 1)), columns =['A'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, size =(10000000, 1)), columns =['A'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, size =(10000000, 1)), columns =['A'])
df4 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, size =(10000000, 1)), columns =['A'])
#applying astype(str)
time1 = time.time()
df1['A'] = df1['A'].astype(str)
print('time taken for astype(str) : ' + str(time.time()-time1) + ' seconds')
#applying values.astype(str)
time2 = time.time()
df2['A'] = df2['A'].values.astype(str)
print('time taken for values.astype(str) : ' + str(time.time()-time2) + ' seconds')
#applying map(str)
time3 = time.time()
df3['A'] = df3['A'].map(str)
print('time taken for map(str) : ' + str(time.time()-time3) + ' seconds')
#applying apply(str)
time4 = time.time()
df4['A'] = df4['A'].apply(str)
print('time taken for apply(str) : ' + str(time.time()-time4) + ' seconds')
输出
time taken for astype(str): 5.472359895706177 seconds
time taken for values.astype(str): 6.5844292640686035 seconds
time taken for map(str): 2.3686647415161133 seconds
time taken for apply(str): 2.39758563041687 seconds
如果您运行多次，每种技术的时间可能会有所不同。 平均而言，与其余两种技术相比，
map(str)apply(str)使用以下代码：
df.column_name = df.column_name.astype('str')
我意识到这是一个老问题，但由于这是 df 字符串转换出现的第一件事，所以恕我直言，它应该是最新的。
如果您希望实际的 dtype 为字符串（而不是对象）和/或如果您需要在 df 中处理日期时间转换和/或 df 中有 NaN/None。 以上都不起作用。
你应该使用：
df.astype('string')
您可以比较此 df 的结果：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
# Example dataframe
min_index = datetime(2050, 5, 2, 0, 0, 0)
max_index = datetime(2050, 5, 3, 23, 59, 0)
df = pd.DataFrame(data=pd.date_range(start=min_index, end=max_index, freq = "H"), columns=["datetime"])
df["hours"] = df["datetime"].dt.hour
df["day_name"] = df["datetime"].dt.strftime("%A")
df["numeric_cat"] = [np.random.choice([0,1,2]) for a in range(df.shape[0])]
# Add missing values:
df = df.mask(np.random.random(df.shape) < 0.1)
# str
df1 = df.astype(str) #same pb with apply(str)
df1.isnull().sum().sum() # return 0 which is wrong
df1.info() #gives you a dtype object
# string
df2 = df.astype('string')
df2.isnull().sum().sum() # return the correct nb of missing value
df2.info() #gives you a dtype string
仅供额外参考。
以上所有答案都适用于数据框。但是，如果您在创建/修改列时使用 lambda，其他人的上述答案将不起作用，因为它被视为 int 属性而不是 pandas 系列。您必须使用 str( target_attribute ) 将其设置为字符串。请参考下面的例子。
def add_zero_in_prefix(df):
if(df['Hour']<10):
return '0' + str(df['Hour'])
data['str_hr'] = data.apply(add_zero_in_prefix, axis=1)