dataframe 所有数据转为str格式

可以使用 `astype` 方法将 dataframe 中的所有数据转换为字符串格式，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.6, 6.7], 'C': ['hello', 'world', 'python']})

# 将 dataframe 中的所有数据转换为字符串格式
df = df.astype(str)

# 打印转换后的 dataframe
print(df)

输出结果为：

   A    B       C
0  1  4.5   hello
1  2  5.6   world
2  3  6.7  python

可以看到，所有数据都已经被转换为字符串格式了。

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将dataframe中两个int列转为str并拼接

要将DataFrame中的两个整数列转换为字符串并拼接，可以使用`astype`函数将整数列转换为字符串，然后使用字符串的拼接操作符`+`进行拼接。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将整数列转换为字符串并拼接
df['A'] = df['A'].astype(str)
df['B'] = df['B'].astype(str)
df['AB_concatenated'] = df['A'] + df['B']

print(df)

输出结果：

   A   B AB_concatenated
0  1   6              16
1  2   7              27
2  3   8              38
3  4   9              49
4  5  10             510

在这个示例中，我们创建了一个包含整数列 A 和 B 的数据集。然后，我们使用`astype`函数将这两个整数列转换为字符串。接下来，我们创建了一个新的列`AB_concatenated`，该列是将列 A 和列 B 拼接而成的结果。最后，打印出包含新列的DataFrame。

python DataFrame 转为 json

Python中的pandas库提供了将DataFrame转换为JSON格式的方法。可以使用to_json()方法将DataFrame转换为JSON字符串，然后使用json.loads()方法将JSON字符串转换为JSON对象。具体步骤如下：

1. 创建DataFrame对象。
2. 使用to_json()方法将DataFrame转换为JSON字符串。
3. 使用json.loads()方法将JSON字符串转换为JSON对象。
4. 将JSON对象写入文件中。

代码示例：

import pandas as pd
import json

# 创建数据
data = {'序号': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八', '周九', '吴十', '郑十一', '冯十二'], '年龄': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], '身高': [170, 175, 165, 180, 173, 176, 165, 181, 169, 178], '体重': [60, 70, 55, 80, 63, 66, 56, 82, 61, 74]}

# 构造DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame转为JSON格式
json_str = df.to_json(orient="records")

# 将JSON字符串转换为JSON对象
json_obj = json.loads(json_str)

# 将JSON对象写入文件中
with open('test.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(json_obj, f, indent=4, ensure_ascii=False)