I pandas convertono i valori delle colonne in stringa

Suraj Joshi 25 aprile 2021 Pandas Pandas DataFrame Column
  1. Convertire il tipo di dati dei valori di colonna di un DataFrame in stringa utilizzando il metodo apply()
  2. Converti il ​​tipo di dati di tutte le colonne DataFrame in string usando il metodo applymap()
  3. Converti il ​​tipo di dati dei valori di colonna di un DataFrame in string usando il metodo astype()
I pandas convertono i valori delle colonne in stringa

Questo tutorial spiega come convertire il tipo di dati dei valori di colonna di un DataFrame nella stringa.

import pandas as pd

employees_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Ayush", "Bikram", "Ceela", "Kusal", "Shanty"],
        "Score": [31, 38, 33, 39, 35],
        "Age": [33, 34, 38, 45, 37],
    }
)

print(employees_df)

Produzione:

     Name  Score  Age
0   Ayush     31   33
1  Bikram     38   34
2   Ceela     33   38
3   Kusal     39   45
4  Shanty     35   37

Useremo il DataFrame visualizzato nell’esempio sopra per spiegare come possiamo convertire il tipo di dati dei valori di colonna di un DataFrame nella stringa.

Convertire il tipo di dati dei valori di colonna di un DataFrame in stringa utilizzando il metodo apply()

import pandas as pd

employees_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Ayush", "Bikram", "Ceela", "Kusal", "Shanty"],
        "Score": [31, 38, 33, 39, 35],
        "Age": [33, 34, 38, 45, 37],
    }
)
print("DataFrame before Conversion:")
print(employees_df, "\n")
print("Datatype of columns before conversion:")
print(employees_df.dtypes, "\n")

employees_df["Age"] = employees_df["Age"].apply(str)

print("DataFrame after conversion:")
print(employees_df, "\n")
print("Datatype of columns after conversion:")
print(employees_df.dtypes)

Produzione:

DataFrame before Conversion:
     Name  Score  Age
0   Ayush     31   33
1  Bikram     38   34
2   Ceela     33   38
3   Kusal     39   45
4  Shanty     35   37

Datatype of columns before conversion:
Name     object
Score     int64
Age       int64
dtype: object

DataFrame after conversion:
     Name  Score Age
0   Ayush     31  33
1  Bikram     38  34
2   Ceela     33  38
3   Kusal     39  45
4  Shanty     35  37

Datatype of columns after conversion:
Name     object
Score     int64
Age      object
dtype: object

Cambia il tipo di dati della colonna Età da int64 al tipo object che rappresenta la string.

Converti il ​​tipo di dati di tutte le colonne DataFrame in string usando il metodo applymap()

Se vogliamo cambiare il tipo di dati di tutti i valori di colonna nel DataFrame nel tipo string, possiamo usare il metodo applymap().

import pandas as pd

employees_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Ayush", "Bikram", "Ceela", "Kusal", "Shanty"],
        "Score": [31, 38, 33, 39, 35],
        "Age": [33, 34, 38, 45, 37],
    }
)
print("DataFrame before Conversion:")
print(employees_df, "\n")
print("Datatype of columns before conversion:")
print(employees_df.dtypes, "\n")

employees_df = employees_df.applymap(str)

print("DataFrame after conversion:")
print(employees_df, "\n")
print("Datatype of columns after conversion:")
print(employees_df.dtypes)

Produzione:

DataFrame before Conversion:
     Name  Score  Age
0   Ayush     31   33
1  Bikram     38   34
2   Ceela     33   38
3   Kusal     39   45
4  Shanty     35   37
zeppy@zeppy-G7-7588:~/test/Week-01/taddaa$ python3 1.py
DataFrame before Conversion:
     Name  Score  Age
0   Ayush     31   33
1  Bikram     38   34
2   Ceela     33   38
3   Kusal     39   45
4  Shanty     35   37

Datatype of columns before conversion:
Name     object
Score     int64
Age       int64
dtype: object

DataFrame after conversion:
     Name Score Age
0   Ayush    31  33
1  Bikram    38  34
2   Ceela    33  38
3   Kusal    39  45
4  Shanty    35  37

Datatype of columns after conversion:
Name     object
Score    object
Age      object
dtype: object

Converte il tipo di dati di tutte le colonne DataFrame nel tipo string indicato da object nell’output.

Converti il ​​tipo di dati dei valori di colonna di un DataFrame in string usando il metodo astype()

import pandas as pd

employees_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Ayush", "Bikram", "Ceela", "Kusal", "Shanty"],
        "Score": [31, 38, 33, 39, 35],
        "Age": [33, 34, 38, 45, 37],
    }
)
print("DataFrame before Conversion:")
print(employees_df, "\n")
print("Datatype of columns before conversion:")
print(employees_df.dtypes, "\n")

employees_df["Score"] = employees_df["Score"].astype(str)

print("DataFrame after conversion:")
print(employees_df, "\n")
print("Datatype of columns after conversion:")
print(employees_df.dtypes)

Produzione:

DataFrame before Conversion:
     Name  Score  Age
0   Ayush     31   33
1  Bikram     38   34
2   Ceela     33   38
3   Kusal     39   45
4  Shanty     35   37

Datatype of columns before conversion:
Name     object
Score     int64
Age       int64
dtype: object

DataFrame after conversion:
     Name Score  Age
0   Ayush    31   33
1  Bikram    38   34
2   Ceela    33   38
3   Kusal    39   45
4  Shanty    35   37

Datatype of columns after conversion:
Name     object
Score    object
Age       int64
dtype: object

Converte il tipo di dati della colonna Score nel Dataframe employees_df nel tipo string.

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Autore: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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