在Pandas中将列转换为字符串

Question

我从一个SQL查询得到以下数据帧：

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

我想这样旋转：

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}

但我想确保303列被转换为字符串而不是整数，这样我就可以得到：

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

Answer 1

转换为字符串的一种方法是使用astype：

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

但是，也许您正在寻找^{}函数，该函数将密钥转换为有效的json（因此您的密钥转换为字符串）：

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"}'

注意：您可以传入一个缓冲区/文件以将其保存到，以及一些其他选项。。。

Answer 2

如果需要将所有列转换为字符串，只需使用：

df = df.astype(str)

如果您需要将除少数列以外的所有列都转换为字符串/对象，则这非常有用，然后返回并将其他列转换为所需的任何内容（本例中为整数）：

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

Answer 3

另一种方法是，特别适用于将多个列转换为字符串而不仅仅是单个列：

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