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这篇CFSDN的博客文章把pandas转换int型为str型的方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
今天在数据分析时遇到了一个小问题,这时才发现自己的基础知识真的不牢固,所以这里记录一下解决方法 。
<strong>问题:
我在处理完数据后得到的是一个列表,其中放入的是很多的元组,这时需要从元组中筛选数据保存为csv文件,但是我的数据都是int型的,所以我简单的使用了一个循环wf.write('{},{}\n'.format(str(item[0][0]),str(item[0][1]))),通过str来转换保存为str类型,但是当我再次打开文件时,发现它居然还是int,保存前都是str,真是奇了怪了.
这时该如何是好,在写入的时候没有解决,所以我将它保存下来,再用pandas打开,想着在pandas中解决,pandas中该怎么解决呢?试了很久,终于想到了apply函数:应用于各行或各列.
我试了一下,果真能解决,但是apply还是有点麻烦,需要一列一列的修改,这时我又想到了applymap函数:应用于整个文件。完美! 。
举个简单的例子:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
import
pandas as pd
import
numpy as np
data
=
pd.DataFrame({
'm'
:[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
],
'n'
:[
6
,
7
,
8
,
9
,
0
]})
print
(data.info())
# data['m'] = data['m'].apply(str)
# data['n'] = data['n'].apply(str)
data
=
data.applymap(
str
)
print
(data.info())
|
下面是修改前、后的数据类型的改变:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
Data columns (total
2
columns):
m
5
non
-
null int64
#int64
n
5
non
-
null int64
dtypes: int64(
2
)
Data columns (total
2
columns):
m
5
non
-
null
object
#object
n
5
non
-
null
object
dtypes:
object
(
2
)
|
再次打开查看,还是没有问题的,所以算是解决问题了.
但是我很是很疑惑,为什么我用str转换数据后保存,它却没有改变,有知道的朋友可以赐教,我有时间还是再去研究一下.
以上这篇把pandas转换int型为str型的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/80412914 。
最后此篇关于把pandas转换int型为str型的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于把pandas转换int型为str型的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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