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把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法

 更新時(shí)間:2019年01月29日 14:52:30   作者:不論如何未來(lái)很美好  
今天小編就為大家分享一篇把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

今天在數(shù)據(jù)分析時(shí)遇到了一個(gè)小問(wèn)題,這時(shí)才發(fā)現(xiàn)自己的基礎(chǔ)知識(shí)真的不牢固,所以這里記錄一下解決方法

問(wèn)題:

我在處理完數(shù)據(jù)后得到的是一個(gè)列表,其中放入的是很多的元組,這時(shí)需要從元組中篩選數(shù)據(jù)保存為csv文件,但是我的數(shù)據(jù)都是int型的,所以我簡(jiǎn)單的使用了一個(gè)循環(huán)wf.write('{},{}\n'.format(str(item[0][0]),str(item[0][1]))),通過(guò)str來(lái)轉(zhuǎn)換保存為str類(lèi)型,但是當(dāng)我再次打開(kāi)文件時(shí),發(fā)現(xiàn)它居然還是int,保存前都是str,真是奇了怪了。

這時(shí)該如何是好,在寫(xiě)入的時(shí)候沒(méi)有解決,所以我將它保存下來(lái),再用pandas打開(kāi),想著在pandas中解決,pandas中該怎么解決呢?試了很久,終于想到了apply函數(shù):應(yīng)用于各行或各列。

我試了一下,果真能解決,但是apply還是有點(diǎn)麻煩,需要一列一列的修改,這時(shí)我又想到了applymap函數(shù):應(yīng)用于整個(gè)文件。完美!

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'m':[1,2,3,4,5],'n':[6,7,8,9,0]})
print(data.info())
 
# data['m'] = data['m'].apply(str)
# data['n'] = data['n'].apply(str)
 
data = data.applymap(str)
print(data.info())

下面是修改前、后的數(shù)據(jù)類(lèi)型的改變:

Data columns (total 2 columns):
m 5 non-null int64    #int64
n 5 non-null int64
dtypes: int64(2)
 
Data columns (total 2 columns):
m 5 non-null object    #object
n 5 non-null object
dtypes: object(2)

再次打開(kāi)查看,還是沒(méi)有問(wèn)題的,所以算是解決問(wèn)題了。

但是我很是很疑惑,為什么我用str轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)后保存,它卻沒(méi)有改變,有知道的朋友可以賜教,我有時(shí)間還是再去研究一下。

以上這篇把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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