pandas 如何将整数转换成字符串
时间: 2023-09-07 07:11:28 浏览: 84
在 Pandas 中,可以使用 astype() 方法将整数转换为字符串。例如,假设有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含一个名为 "number" 的整数列,可以使用以下代码将其转换为字符串列:
```python
df['number'] = df['number'].astype(str)
```
这将把 "number" 列中的所有整数转换为字符串。
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:
```python
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字符串转整数
你可以使用 pandas 库中的 astype() 方法将字符串列转换为整数列,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['1', '2', '3'], 'col2': ['4', '5', '6']})
print(df.dtypes) # 输出数据框的数据类型
df['col1'] = df['col1'].astype(int) # 将 col1 转换为整数类型
print(df.dtypes) # 输出数据框的数据类型(已转换)
```
输出结果如下:
```
col1 object
col2 object
dtype: object
col1 int32
col2 object
dtype: object
```
在代码中,我们首先创建一个包含两个字符串列的数据框,并输出数据类型。然后,我们使用 astype() 方法将 col1 列转换为整数类型,并输出数据类型(已转换)。