Conversion d'une colonne dans la trame de données Pandas de int en chaîne

J'ai un dataframe dans les pandas avec des colonnes de données mixtes int et str. Je veux concaténer d'abord les colonnes dans le dataframe. Pour ce faire, je dois convertir une intcolonne en str. J'ai essayé de faire comme suit:

mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3'])

ou

mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str)

mais dans les deux cas cela ne fonctionne pas et j'obtiens une erreur disant "impossible de concaténer les objets 'str' et 'int'". La concaténation de deux strcolonnes fonctionne parfaitement.

In [16]: df = DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=list('AB'))

In [17]: df
Out[17]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [18]: df.dtypes
Out[18]: 
A    int64
B    int64
dtype: object

Convertir une série

In [19]: df['A'].apply(str)
Out[19]: 
0    0
1    2
2    4
3    6
4    8
Name: A, dtype: object

In [20]: df['A'].apply(str)[0]
Out[20]: '0'

N'oubliez pas de renvoyer le résultat:

df['A'] = df['A'].apply(str)

Convertir le cadre entier

In [21]: df.applymap(str)
Out[21]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [22]: df.applymap(str).iloc[0,0]
Out[22]: '0'

df = df.applymap(str)

Modifier le type de données de la colonne DataFrame:

À int:

df.column_name = df.column_name.astype(np.int64)

À str:

df.column_name = df.column_name.astype(str)

Attention : les deux solutions données ( astype () et apply () ) ne conservent pas les valeurs NULL sous la forme nan ou None.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([None,'string',np.nan,42], index=[0,1,2,3], columns=['A'])

df1 = df['A'].astype(str)
df2 =  df['A'].apply(str)

print df.isnull()
print df1.isnull()
print df2.isnull()

Je pense que cela est corrigé par l'implémentation de to_string ()

Utilisez le code suivant:

df.column_name = df.column_name.astype('str')

Juste pour une référence supplémentaire.

Toutes les réponses ci-dessus fonctionneront dans le cas d'une trame de données. Mais si vous utilisez lambda lors de la création / modification d'une colonne, cela ne fonctionnera pas, car il est considéré comme un attribut int au lieu d'une série pandas. Vous devez utiliser str (target_attribute) pour en faire une chaîne. Veuillez vous référer à l'exemple ci-dessous.

def add_zero_in_prefix(df):
    if(df['Hour']<10):
        return '0' + str(df['Hour'])

data['str_hr'] = data.apply(add_zero_in_prefix, axis=1)