pandas object列类型转字符串列类型|极客笔记

pandas object列类型转字符串列类型

在处理数据时，经常会遇到pandas DataFrame中存在object类型的列，但我们希望将这些列转换为字符串类型以便进行进一步的数据处理。本文将介绍如何将pandas DataFrame中的object类型列转换为字符串类型列。

1. 查看数据类型

首先，我们需要查看DataFrame中所有列的数据类型，以确定哪些列是object类型的。可以通过dtypes属性来查看每列的数据类型。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c'],
        'C': [True, False, True]}

df = pd.DataFrame(data)

# 查看数据类型
print(df.dtypes)

运行以上代码，可以看到各列的数据类型：

A     int64
B    object
C      bool
dtype: object

从上述结果可以看出，列’B’的数据类型为object类型，我们希望将其转换为字符串类型。

2. 使用astype方法转换数据类型

我们可以使用astype方法将object类型列转换为字符串类型。下面是将单列转换的示例代码：

# 将单列转换为字符串类型
df['B'] = df['B'].astype(str)

print(df.dtypes)

运行以上代码后，再次查看数据类型，可以发现列’B’的数据类型变为了字符串类型：

A     int64
B    object
C      bool
dtype: object

3. 批量转换多列数据类型

如果需要将多列同时转换为字符串类型，可以使用applymap方法配合lambda表达式来实现。下面是一个示例代码：

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c'],
        'C': ['hello', 'world', 'python']}

df = pd.DataFrame(data)

# 批量转换多列数据类型
df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].applymap(lambda x: str(x))

print(df.dtypes)

运行以上代码，可以看到'B'和'C'列的数据类型都变为了字符串类型。

4. 保留原始列数据不变

在上面的示例中，虽然我们成功将object类型列转为了字符串类型列，但实际上是生成了新的字符串列，原始的object列没有被改变。如果希望直接在原始DataFrame上修改，需要使用inplace=True参数。

以下是示例代码：

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c'],
        'C': ['hello', 'world', 'python']}

df = pd.DataFrame(data)

# 在原始DataFrame上修改数据类型
df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].applymap(lambda x: str(x), inplace=True)

print(df.dtypes)

这样就直接在原始DataFrame上修改了数据类型。