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Pandasで列を文字列に変換する

SQLクエリから次のDataFrameがあります。

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

そして私はこれを次のようにピボットしたいです。

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}

しかし、303列が整数ではなく文字列としてキャストされるようにして、次のようにします。

{'3030096843': 1, '3030096845': 1, -1: 2}
pythonnumpypandas
105
sontek

文字列に変換する1つの方法は、 astype を使用することです。

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

しかし、おそらくあなたは to_json 関数を探しているでしょう。これはキーを有効なjsonに（そしてあなたのキーを文字列に）変換します：

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：これを保存するためのバッファ/ファイルを他のオプションと一緒に渡すことができます...

225
Andy Hayden

もう1つは、複数列を文字列に変換するのに特に便利です 1列だけでなく、

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
21
Surya

すべての列を文字列に変換する必要がある場合は、単純に次のようにします。

df = df.astype(str)

これは、いくつかの列を除いてすべてを文字列/オブジェクトにする必要がある場合に便利です。その後、戻って他の列を必要なもの（この場合は整数）に変換します。

 df[["D", "E"]] = df[["D", "E"]].astype(int)
10
Mike