Pandas veri çerçevesi içindeki bir sütunu int'den dizeye dönüştürme

Pandalarda karışık int ve str veri sütunlarına sahip bir veri çerçevem ​​var. Önce veri çerçevesi içindeki sütunları birleştirmek istiyorum. Bunu yapmak için bir intsütunu 'a dönüştürmem gerekiyor str. Şu şekilde yapmaya çalıştım:

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

veya

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

ama her iki durumda da çalışmıyor ve "'str' ve 'int' nesnelerini birleştiremiyorum" diyen bir hata alıyorum. İki strsütunu birleştirmek mükemmel bir şekilde çalışıyor.

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

Bir seriyi dönüştür

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'

Sonucu geri atamayı unutmayın:

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

Tüm çerçeveyi dönüştür

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)

DataFrame sütununun veri türünü değiştirin:

İnt için:

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

Str için:

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

Uyarı : Verilen her iki çözüm de ( astype () ve apply () ) nan veya None formunda NULL değerleri korumaz.

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()

Bunun to_string () uygulamasıyla düzeltildiğine inanıyorum

Aşağıdaki kodu kullanın:

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

Sadece ek bir referans için.

Veri çerçevesi olması durumunda yukarıdaki cevapların tümü işe yarayacaktır. Ancak bir sütun oluştururken / değiştirirken lambda kullanıyorsanız bu işe yaramaz, çünkü orada pandalar dizisi yerine bir int özniteliği olarak kabul edilir. Bir dizge yapmak için str (target_attribute) kullanmanız gerekir. Lütfen aşağıdaki örneğe bakın.

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)