string - create - pandas to html example

Conversión de una columna dentro del marco de datos pandas de int a cadena

Question

Estoy empezando a trabajar con pandas. Tengo un marco de datos en pandas con columnas mixtas de datos int y str. Quiero concatenar las primeras columnas dentro del marco de datos, para hacer eso tengo que convertir la columna int en str . Intenté hacer eso así:

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

o así

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

pero en ambos casos no funciona y recibo un error que dice "no puedo concatenar ''str'' y ''int'' objects". Concat para columnas de dos str está funcionando perfectamente bien.

¡Cualquier ayuda sería muy apreciada! ¡Gracias!

Answer 1

Cambiar el tipo de datos de la columna DataFrame:

A int:

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

Para str:

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

Answer 2

Advertencia : las dos soluciones proporcionadas ( astype () y apply () ) no conservan los valores NULL en las formas nan o None.

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()

Creo que esto se soluciona mediante la implementación de to_string()

Answer 3

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

Convertir una serie

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''

Convierte todo el marco

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''