Chuyển đổi cột thành chuỗi trong Pandas

Tôi có DataFrame sau từ truy vấn SQL:

(Pdb) pp total_rows
     ColumnID  RespondentCount
0          -1                2
1  3030096843                1
2  3030096845                1

và tôi muốn xoay nó như thế này:

total_data = total_rows.pivot_table(cols=['ColumnID'])

(Pdb) pp total_data
ColumnID         -1            3030096843   3030096845
RespondentCount            2            1            1

[1 rows x 3 columns]


total_rows.pivot_table(cols=['ColumnID']).to_dict('records')[0]

{3030096843: 1, 3030096845: 1, -1: 2}

nhưng tôi muốn chắc chắn rằng các cột 303 được đúc thành chuỗi thay vì số nguyên để tôi có được điều này:

{'3030096843': 1, '3030096845': 1, -1: 2}

Một cách để chuyển đổi thành chuỗi là sử dụng astype :

total_rows['ColumnID'] = total_rows['ColumnID'].astype(str)

Tuy nhiên, có lẽ bạn đang tìm kiếm to_jsonchức năng, nó sẽ chuyển đổi các khóa thành json hợp lệ (và do đó các khóa của bạn thành chuỗi):

In [11]: df = pd.DataFrame([['A', 2], ['A', 4], ['B', 6]])

In [12]: df.to_json()
Out[12]: '{"0":{"0":"A","1":"A","2":"B"},"1":{"0":2,"1":4,"2":6}}'

In [13]: df[0].to_json()
Out[13]: '{"0":"A","1":"A","2":"B"}'

Lưu ý: bạn có thể chuyển vào bộ đệm / tệp để lưu tệp này cùng với một số tùy chọn khác ...

Nếu bạn cần chuyển đổi TẤT CẢ các cột thành chuỗi, bạn chỉ cần sử dụng:

df = df.astype(str)

Điều này hữu ích nếu bạn cần mọi thứ trừ một vài cột là chuỗi / đối tượng, sau đó quay lại và chuyển đổi các cột khác thành bất cứ thứ gì bạn cần (số nguyên trong trường hợp này):

 df[["D", "E"]] = df[["D", "E"]].astype(int) 

Đây là một cột khác, đặc biệt hữu ích để chuyển đổi nhiều cột thành chuỗi thay vì chỉ một cột:

In [76]: import numpy as np
In [77]: import pandas as pd
In [78]: df = pd.DataFrame({
    ...:     'A': [20, 30.0, np.nan],
    ...:     'B': ["a45a", "a3", "b1"],
    ...:     'C': [10, 5, np.nan]})
    ...: 

In [79]: df.dtypes ## Current datatype
Out[79]: 
A    float64
B     object
C    float64
dtype: object

## Multiple columns string conversion
In [80]: df[["A", "C"]] = df[["A", "C"]].astype(str) 

In [81]: df.dtypes ## Updated datatype after string conversion
Out[81]: 
A    object
B    object
C    object
dtype: object

Sử dụng .astype (str)

Ví dụ:

Đặt d là DataFrame của Pandas

d['Column_name'].astype(str)

Sử dụng .apply()với lambdachức năng chuyển đổi cũng hoạt động trong trường hợp này:

total_rows['ColumnID'] = total_rows['ColumnID'].apply(lambda x: str(x))

Đối với toàn bộ datafram bạn có thể sử dụng .applymap(). (nhưng trong mọi trường hợp có thể .astype()nhanh hơn)