Pandas Convertem Valores de Coluna em Cordão

  1. Converter o tipo de dados de valores de coluna de uma DataFrame em String utilizando o método apply()
  2. Converte o tipo de dados de todas as colunas DataFrame para string utilizando o applymap() Método
  3. Converte o tipo de dados de uma coluna de valores de um DataFrame para string, utilizando o método astype()

Este tutorial explica como podemos converter o tipo de dados de valores de coluna de uma DataFrame para a string.

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)

Resultado:

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

Utilizaremos a DataFrame apresentada no exemplo acima para explicar como podemos converter o tipo de dados de valores de coluna de uma DataFrame para a string.

Converter o tipo de dados de valores de coluna de uma DataFrame em String utilizando o método 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)

Resultado:

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

Altera o tipo de dados da coluna Age de int64 para o tipo object que representa o string.

Converte o tipo de dados de todas as colunas DataFrame para string utilizando o applymap() Método

Se quisermos alterar o tipo de dados de todos os valores de coluna na DataFrame para o tipo string, podemos utilizar o método 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)

Resultado:

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 o tipo de dados de todas as colunas DataFrame para o tipo string indicado por object na saída.

Converte o tipo de dados de uma coluna de valores de um DataFrame para string, utilizando o método 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)

Resultado:

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 o tipo de dados da coluna Score na coluna employees_df Dataframe para o tipo string.

Artigo relacionado - Pandas DataFrame Column

  • Como eliminar a coluna Pandas DataFrame
  • Como converter a coluna DataFrame em String em Pandas