Pandas: Ändern Sie den Datentyp der Serie in String

Ich benutze Pandas 'Version 0.12.0' mit Python 2.7 und habe einen Datenrahmen wie folgt:

df = pd.DataFrame({'id' : [123,512,'zhub1', 12354.3, 129, 753, 295, 610],
                    'colour': ['black', 'white','white','white',
                            'black', 'black', 'white', 'white'],
                    'shape': ['round', 'triangular', 'triangular','triangular','square',
                                        'triangular','round','triangular']
                    },  columns= ['id','colour', 'shape'])

Die idSerie besteht aus einigen Ganzzahlen und Zeichenfolgen. Es ist dtypestandardmäßig object. Ich möchte den gesamten Inhalt von idin Strings konvertieren . Ich habe es versucht astype(str), was die Ausgabe unten erzeugt.

df['id'].astype(str)
0    1
1    5
2    z
3    1
4    1
5    7
6    2
7    6

1) Wie kann ich alle Elemente von idin String konvertieren ?

2) Ich werde schließlich idfür die Indizierung für Datenrahmen verwenden. Würden String-Indizes in einem Datenrahmen die Dinge verlangsamen, verglichen mit einem Integer-Index?

Sie können alle Elemente von id in strusing konvertierenapply

df.id.apply(str)

0        123
1        512
2      zhub1
3    12354.3
4        129
5        753
6        295
7        610

Bearbeiten von OP:

Ich denke, das Problem hing mit der Python-Version (2.7.) Zusammen. Dies funktionierte:

df['id'].astype(basestring)
0        123
1        512
2      zhub1
3    12354.3
4        129
5        753
6        295
7        610
Name: id, dtype: object

Sie müssen es wie folgt zuweisen: -

df['id']= df['id'].astype(str)

Eine neue Antwort, die die aktuellsten Praktiken widerspiegelt: Ab Version 1.0.1 funktioniert weder astype('str')noch astype(str).

Gemäß der Dokumentation kann eine Serie auf folgende Weise in den Zeichenfolgendatentyp konvertiert werden:

df['id'] = df['id'].astype("string")

df['id'] = pandas.Series(df['id'], dtype="string")

df['id'] = pandas.Series(df['id'], dtype=pandas.StringDtype)

Persönlich hat keines der oben genannten für mich funktioniert. Was hat getan:

new_str = [str(x) for x in old_obj][0]

Sie können verwenden:

df.loc[:,'id'] = df.loc[:, 'id'].astype(str)

Aus diesem Grund empfehlen sie diese Lösung: Pandas doc

TD; LR

Um einige der Antworten zu reflektieren:

df['id'] = df['id'].astype("string")

Dies wird im angegebenen Beispiel unterbrochen, da versucht wird, in StringArray zu konvertieren, das keine Zahl in der Zeichenfolge verarbeiten kann.

df['id']= df['id'].astype(str)

Für mich warnt diese Lösung:

> SettingWithCopyWarning:  
> A value is trying to be set on a copy of a
> slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

Ihr Problem kann leicht gelöst werden, indem Sie es zuerst in das Objekt konvertieren. Nachdem es in ein Objekt konvertiert wurde, verwenden Sie einfach "astype", um es in str zu konvertieren.

obj = lambda x:x[1:]
df['id']=df['id'].apply(obj).astype('str')

Bei mir hat es geklappt:

 df['id'].convert_dtypes()

Siehe die Dokumentation hier:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.convert_dtypes.html