Pandas：处理具有多个数据类型的列

Question

我的数据帧df中有一列，其中包含float和str类型的值：

df['ESTACD'].unique()

Output:
array([11.0, 32.0, 31.0, 35.0, 37.0, 84.0, 83.0, 81.0, 97.0, 39.0,
   38.0, 40.0, 34.0, 7.0, 17.0, 16.0, 14.0, 82.0, 8.0, '11', '40',
   '31', '39', '68', '97', '32', '33', '37', '38', '83', '84', '93',
   '35', '81', '67', '07', '80', '71', 'A3', '14', '17', '22', '34',
   '36', '82', '08'], dtype=object)

我希望将此列的所有值转换为string类型。在这里使用astype(str)是不够的，因为我们最终得到的值是“11.0”、“32.0”等

我唯一能想到的方法是使用for循环：

^{pr2}$

但是，对于大型数据集，这是非常耗时的。有没有一种方法可以在没有循环的情况下实现这一点？在

Answer 1

我认为这里应该很快使用纯python，比如：

df['ESTACD'] = [str(int(x)) if isinstance(x, float) else x for x in df['ESTACD']]