pandas 怎么使长数字转换成字符串

你可以使用 pandas 中的 astype() 方法将长数字转换为字符串。具体代码如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个包含长数字的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1234567890123456789]})

# 将长数字转换为字符串
df['numbers'] = df['numbers'].astype(str)

# 输出转换后的 DataFrame
print(df)

输出结果为：

            numbers
0  1234567890123456789

需要注意的是，如果你的长数字过大，转换为字符串可能会导致存储和计算方面的问题。因此，建议在进行转换之前先仔细考虑一下。

相关问题

pandas数字转换字符串

要将Pandas中的数字转换为字符串，您可以使用astype()方法。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含数字的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将'A'列中的数字转换为字符串
df['A'] = df['A'].astype(str)

print(df.dtypes)

输出:

A    object
B     int64
dtype: object

在这个示例中，我们将'A'列中的数字转换为字符串类型。通过使用astype(str)，我们可以将整数类型转换为对象类型（字符串）。

pandas将某列字符串转换成数字

可以使用 `pandas.to_numeric()` 方法将某列字符串转换成数字。

例如，假设我们有一个名为 `df` 的 pandas DataFrame，其中有一个名为 `col_name` 的列包含字符串值，我们想要将它们转换成数字：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col_name': ['1', '2', '3', '4', '5']})

# 将 'col_name' 列转换成数字
df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'])

# 打印转换后的 DataFrame
print(df)

输出：

   col_name
0         1
1         2
2         3
3         4
4         5

需要注意的是，如果某些字符串无法转换成数字，会抛出 `ValueError` 异常，可以通过指定 `errors` 参数来控制如何处理这些异常。例如：

# 创建一个含有非数字字符串的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col_name': ['1', '2', 'three', '4', '5']})

# 尝试将 'col_name' 列转换成数字，遇到非数字字符串时忽略
df['col_name'] = pd.to_numeric(df['col_name'], errors='coerce')

# 打印转换后的 DataFrame
print(df)

输出：

   col_name
0       1.0
1       2.0
2       NaN
3       4.0
4       5.0

在这个例子中，`errors='coerce'` 参数会将无法转换成数字的字符串转换成 `NaN` 值。