如何在 Pandas 数据框中将数据类型为对象的列转换为字符串？

Question

当我将CSV文件读入到Pandas DataFrame时，每个列都被转换为自己的数据类型。我有一个列被转换为对象。我想对这个列执行字符串操作，比如拆分值并创建列表。但由于它的数据类型是对象，因此无法进行这样的操作。有人能告诉我如何将列的所有项目转换为字符串而不是对象吗？

我尝试了几种方法，但都没有成功。我使用了astype、str()、to_string等方法。

a=lambda x: str(x).split(',')
df['column'].apply(a)

或者

df['column'].astype(str)

- Pranav

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有时候，在字符串操作中会因为存在无法识别的字符而失败。将您的数据粘贴到记事本中，看看是否有奇怪的符号出现在预期为空格（或其他内容）的位置。 - Dimanjan

这里的所有内容都已过时，请在重复的问题中回答：df['id'] = df['id'].astype("string")。 - AJ AJ

@AJAJ的答案是唯一一个将对象转换为字符串的方法，不过它将其转换为string[python]，不知道这是否意味着除了"字符串"之外还有其他含义。 - undefined

Answer 1

字符串数据类型具有可变长度，因此默认情况下存储为对象dtype。如果您想将它们存储为字符串类型，则可以这样做。

df['column'] = df['column'].astype('|S80') #where the max length is set at 80 bytes,

或者作为替代方案

df['column'] = df['column'].astype('|S') # which will by default set the length to the max len it encounters

- Siraj S.

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你使用的是哪个Python版本？对我来说不起作用。 - VMEscoli

收到“TypeError：数据类型“ bytes256 ”不被理解”的错误消息，有什么建议原因？ - Jason Goal

由于 pandas 几乎继承了整个 numpy 类型系统（除了 category），请参考 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html#built-in-scalar-types 了解更多有关类型快捷方式的信息。 - ayorgo

适用于Python 3.8.2。 - gies0r

这对我来说以非拉丁字符（如á）结尾，会导致错误。 - Michal Skop

Answer 2

你试过将它重新分配给该列吗？

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

涉及到这个问题，pandas dataframe 存储字符串的指针，因此它的类型是 'object'。根据文档，您可以尝试：

df['column_new'] = df['column'].str.split(',') 

- Hypothetical Ninja

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我尝试过了，但该列的数据类型即使在尝试后仍然保持为对象。 - Pranav

你能粘贴一下你的数据框的样本吗？ - Hypothetical Ninja

我已经编辑了答案，请检查它是否有效。 - Hypothetical Ninja

它们两个都不起作用 :( - ihmpall

在数据框中有字符串，但dtype为object。 - Keith

Answer 3

虽然我没有直接回答问题，但这可能有助于其他人。

我有一个名为Volume的列，其中既包含-（无效/ NaN），也包含用,格式化的数字。

df['Volume'] = df['Volume'].astype('str')
df['Volume'] = df['Volume'].str.replace(',', '')
df['Volume'] = pd.to_numeric(df['Volume'], errors='coerce')

需要将其转换为字符串，才能应用于str.replace。 pandas.Series.str.replace
pandas.to_numeric

- zurfyx

Answer 4

你可以尝试使用 df['column'].str. 然后使用任何字符串函数。Pandas文档中包括像split这样的函数。

- koshmaster

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不，pandas将存储指向字符串的指针，最终列类型将为“object”。 - asa

我相信pandas始终会将字符串列存储为对象。 - koshmaster