wake-up-neo.net

Konvertieren einer Spalte innerhalb von pandas dataframe von int in string

Ich habe einen Datenrahmen in pandas mit gemischten int- und str-Datenspalten. Ich möchte zuerst die Spalten innerhalb des Datenrahmens verketten. Dazu muss ich eine int - Spalte in konvertieren str. Ich habe versucht, wie folgt zu tun:

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

oder

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

aber in beiden Fällen funktioniert es nicht und ich erhalte die Fehlermeldung "Str- und Int-Objekte können nicht verkettet werden". Die Verkettung von zwei Spalten str funktioniert einwandfrei.

pythonstringpandasdataframeint
80
Malfet
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

Konvertieren Sie eine Serie

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'

Vergessen Sie nicht, das Ergebnis zurück zu geben:

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

Konvertieren Sie den gesamten Frame

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)
97
Jeff

Ändern Sie den Datentyp der DataFrame-Spalte:

Bis int:

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

Zu str:

df.column_name = df.column_name.astype(str)

73
tanaque

Warnung : Beide Lösungen haben ( als Typ () angegeben und gelten () ) NULL-Werte weder in der Form nan noch in der Form None beibehalten.

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()

Ich glaube, dies wird durch die Implementierung von to_string () behoben

12
Keith

Verwenden Sie den folgenden Code:

df.column_name = df.column_name.astype('str')
2
Faraz Ramtin