把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法
今天在數(shù)據(jù)分析時(shí)遇到了一個(gè)小問題，這時(shí)才發(fā)現(xiàn)自己的基礎(chǔ)知識(shí)真的不牢固，所以這里記錄一下解決方法
問題：
我在處理完數(shù)據(jù)后得到的是一個(gè)列表，其中放入的是很多的元組，這時(shí)需要從元組中篩選數(shù)據(jù)保存為csv文件，但是我的數(shù)據(jù)都是int型的，所以我簡(jiǎn)單的使用了一個(gè)循環(huán)wf.write('{},{}\n'.format(str(item[0][0]),str(item[0][1])))，通過str來轉(zhuǎn)換保存為str類型，但是當(dāng)我再次打開文件時(shí)，發(fā)現(xiàn)它居然還是int，保存前都是str，真是奇了怪了。
這時(shí)該如何是好，在寫入的時(shí)候沒有解決，所以我將它保存下來，再用pandas打開，想著在pandas中解決，pandas中該怎么解決呢？試了很久，終于想到了apply函數(shù)：應(yīng)用于各行或各列。
我試了一下，果真能解決，但是apply還是有點(diǎn)麻煩，需要一列一列的修改，這時(shí)我又想到了applymap函數(shù)：應(yīng)用于整個(gè)文件。完美！
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'m':[1,2,3,4,5],'n':[6,7,8,9,0]})
print(data.info())
# data['m'] = data['m'].apply(str)
# data['n'] = data['n'].apply(str)
data = data.applymap(str)
print(data.info())
下面是修改前、后的數(shù)據(jù)類型的改變：
Data columns (total 2 columns): m 5 non-null int64 #int64 n 5 non-null int64 dtypes: int64(2) Data columns (total 2 columns): m 5 non-null object #object n 5 non-null object dtypes: object(2)
再次打開查看，還是沒有問題的，所以算是解決問題了。
但是我很是很疑惑，為什么我用str轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)后保存，它卻沒有改變，有知道的朋友可以賜教，我有時(shí)間還是再去研究一下。
以上這篇把pandas轉(zhuǎn)換int型為str型的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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