Konwertowanie kolumny w ramce danych pandy z int na ciąg znaków

Question

Właśnie zaczynam pracować z pandami. Mam ramka danych w pand z mieszanych kolumn danych int i str. Chcę połączyć pierwsze kolumny w ramach danych, aby to zrobić, muszę przekonwertować kolumnę int na str. Próbowałem to zrobić tak:

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

lub jak ten

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

ale w obu przypadkach nie działa, a ja dostaję błąd mówiąc „nie można złączyć«str»i obiekty "int" ". Concat dla dwóch kolumn str działa idealnie dobrze.

Każda pomoc będzie bardzo ceniona! Dzięki!

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 

Konwersja szereg

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' 

Konwersja Cała ramka

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

Zmieńtyp danych DataFrame kolumny:

int:

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

Aby str:

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

Answer 3

Ostrzeżenie: Oba rozwiązania podane ( astype() i apply() ) nie zachowują wartości NULL ani w nan lub Brak formularza.

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() 

Wierzę, że ta jest ustalana przez realizację to_string()