Pandas 中将浮点数转换为字符串的方法

在本文中，我们将介绍在 Pandas 中将浮点数转换为字符串的方法。在数据处理过程中，我们经常需要将原始数据中的浮点类型转换成字符串类型，以便更好地进行数据分析和计算。下面我们将详细介绍 Pandas 中常用的浮点数转换成字符串的几种方法。

阅读更多：Pandas 教程

利用astype方法

Pandas 中利用 dtype 可以将整个 DataFrame 的数据类型进行更改。astype 以传递的 dtype 参数尝试转换该列/这些列的数据类型。astype 还允许将对象转换为适当的类型。下面我们来看一个例子。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'float_num': [1.5, 2.6, 3.7],
                   'int_num': [2, 3, 4]})

# 使用astype方法将浮点数转化为字符串类型
df['float_num'] = df['float_num'].astype(str)

print(df)

输出为：

  float_num  int_num
0       1.5        2
1       2.6        3
2       3.7        4

可以看到，利用.astype()方法可以将浮点数转换为字符串类型。但要注意，当转换为字符串类型后，浮点数的小数点会保留下来。

使用map和format方法

Pandas 中 map() 函数是对序列中的每个元素应用函数。因此，我们可以利用 map() 对序列中的每个浮点数进行转换。例如下面这个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'float_num': [1.5, 2.6, 3.7],
                   'int_num': [2, 3, 4]})

# 转换浮点数为字符串
df['float_num'] = df['float_num'].map('{:.2f}'.format)

print(df)

输出为：

  float_num  int_num
0      1.50        2
1      2.60        3
2      3.70        4

可以看到，通过使用 map() 和 format() 方法，我们成功将浮点数转换为了字符串类型，并保留了指定的位数。

使用apply方法

Pandas 中，通过 apply() 函数可以应用自定义或者系统内置的函数到数据集的每个元素上。下面我们来看一个利用 apply() 方法将浮点数转换为字符串类型的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'float_num': [1.5, 2.6, 3.7],
                   'int_num': [2, 3, 4]})

# 使用apply方法将浮点数转换为字符串类型
df['float_num'] = df['float_num'].apply(lambda x: str(x))

print(df)

输出为：

  float_num  int_num
0       1.5        2
1       2.6        3
2       3.7        4

通过使用 apply() 方法，我们同样可以将浮点数转化为字符串类型。

总结

本文中我们介绍了利用 Pandas 中三种常用的方法将浮点数转换为字符串类型的方法，分别是利用 astype() 方法、利用 map() 和 format() 方法以及利用 apply() 方法。你可以根据数据处理的实际情况来选择适合的方法，有选择地进行转换，使数据更加规范、易于操作。希望这些方法能够帮到你在数据处理过程中更加顺利地完成工作。