Pandas 将Pandas数据框中的整数列转换为字符列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将数据框中的整数列转换为字符串列。有时候，我们需要将整数列转换为字符列，以便于进行数据处理，比如，数据源中的数值以整数形式保存，但我们需要在输出结果中包括小数点以进行更精确的计算。在这些情况下，我们需要将整数列转换为字符串列，以方便数据处理和输出。

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创建数据集

首先，我们需要创建一个数据集，以演示如何将整数列转换为字符串列。以下示例创建一个包含三个整数列的数据集。

import pandas as pd

data = {'age': [20, 30, 25],
        'salary': [2000, 3000, 2500],
        'id': [101, 102, 103]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

   age  salary   id
0   20    2000  101
1   30    3000  102
2   25    2500  103

将整数列转换为字符串列

使用Pandas中的.astype()方法，我们可以将整数列转换为字符串列。以下示例将“id”列转换为字符串列。

df['id'] = df['id'].astype(str)
print(df.dtypes)

输出结果如下：

age        int64
salary     int64
id        object
dtype: object

可以看到，“id”列中的数据类型已从整数类型(Int)转换为字符串类型(Object)。

使用apply()方法将整个数据框中的整数列转换为字符串列

如果我们需要将整个数据框中的整数列转换为字符串列，可以使用apply()方法。以下示例将数据框中的所有整数列都转换为字符串列。

df = df.apply(lambda x: x.astype(str) if x.dtype == "int64" else x)
print(df.dtypes)

输出结果如下：

age       object
salary    object
id        object
dtype: object

可以看到，数据框中的所有整数列都已被转换成为字符串列。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas将数据框中的整数列转换为字符串列。我们使用了astype()方法和apply()方法来实现这一目的。astype()方法可以将指定的列转换为字符串类型，而apply()方法可以用于将整个数据框中的整数列转换为字符串列。在实际数据处理中，这些方法会非常有用，因为它们可以使数据处理更加方便和灵活。