Преобразование столбца в pandas dataframe из int в строку

У меня есть dataframe в пандах со смешанными столбцами данных int и str. Я хочу объединить сначала столбцы в кадре данных. Для этого мне нужно преобразовать столбец int в str. Я пытался сделать следующее:

mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3'])

или же

mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str)

но в обоих случаях это не работает, и я получаю сообщение об ошибке "невозможно объединить объекты str и int". Объединение двух столбцов str работает отлично.

Ответ 1

In [16]: df = DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=list('AB'))

In [17]: df
Out[17]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [18]: df.dtypes
Out[18]: 
A    int64
B    int64
dtype: object

Конвертировать серию

In [19]: df['A'].apply(str)
Out[19]: 
0    0
1    2
2    4
3    6
4    8
Name: A, dtype: object

In [20]: df['A'].apply(str)[0]
Out[20]: '0'

Не забудьте присвоить результат обратно:

df['A'] = df['A'].apply(str)

Конвертировать весь кадр

In [21]: df.applymap(str)
Out[21]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [22]: df.applymap(str).iloc[0,0]
Out[22]: '0'

df = df.applymap(str)

Ответ 2

Изменить тип данных столбца DataFrame:

В int:

df.column_name = df.column_name.astype(np.int64)

К str:

df.column_name = df.column_name.astype(str)

Ответ 3

Предупреждение. Оба решения, заданные ( астип() и apply() ), не сохраняют значения NULL ни в наном, ни в None форма.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([None,'string',np.nan,42], index=[0,1,2,3], columns=['A'])

df1 = df['A'].astype(str)
df2 =  df['A'].apply(str)

print df.isnull()
print df1.isnull()
print df2.isnull()

Я считаю, что это исправлено с помощью to_string()

Ответ 4

Использовать этот:

df.column_name = df.column_name.astype('str')