Konvertieren einer Spalte innerhalb Pandas Dataframe von Int in String

Question

Ich fange gerade an, mit Pandas zu arbeiten. Ich habe einen Datenrahmen in Pandas mit gemischten int und str Datenspalten. Ich möchte die ersten Spalten innerhalb des Datenrahmens verketten, dazu muss ich int Spalte zu str konvertieren. Ich habe versucht, das wie das zu tun:

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

oder wie die

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

aber in beiden Fällen funktioniert es nicht und ich erhalte eine Fehlermeldung „sagt, kann nicht verketten‚str‘und 'int' Objekte ". Concat für zwei str Spalten funktioniert einwandfrei.

Jede Hilfe würde sehr geschätzt werden! Vielen Dank!

Answer 1

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 einer Reihe

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' 

der gesamte Rahmen Spalte

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' 

Answer 2

Datentyp ändern von Datenrahmen konvertieren:

in int:

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

Um str:

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

Answer 3

Warnung: Beide gegebenen Lösungen ( AsType() und apply() ) nicht beibehalten NULL-Werte entweder in der nan oder keine Form.

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, das durch die Umsetzung von to_string()