如何使用多個數據類型在Pandas中投射列？

Question

我有一個帶有混合數據類型的ID列，當我轉動時，這會導致我遇到問題。我有一些ID爲浮點類型，所以當我嘗試將它們轉換爲整數時，然後轉換爲字符串。如果我將整個列轉換爲列，則字符串子集會拋出錯誤，因爲將字符串轉換爲int值是不合邏輯的。

我也知道，在列上迭代時突變數據類型是一個壞主意。有沒有人有任何想法？

這裏有一個直觀表示：

ID

1. 海峽
2. 詮釋
3. 浮動

試圖將它們全部轉換爲字符串。另外，希望浮點數的'.0'結尾不在那裏。有任何想法嗎？

Answer 1

假設你有一個包含整數列，花車，和字符串，這些都是從一個文件中的字符串讀入，你就會有這樣的事情：

s = pd.Series(['10', '20', '30.4', '40.7', 'text', 'more text', '50.0']) 

在這種情況下，你可以應用的功能浮子爲整數，那麼第二函數到整數轉換（背面）轉換爲字符串：

import pandas as pd 

def print_type(x): 
    print(type(x)) 
    return x 

def to_int(x): 
    try: 
     # x is a float or an integer, and will be returned as an integer 
     return int(pd.to_numeric(x)) 
    except ValueError: 
     # x is a string 
     return x 

def to_str(x): 
    return str(x) 

s = pd.Series(['10', '20', '30.4', '40.7', 'text', 'more text', '50.0']) 

s2 = s.apply(to_int).apply(to_str) 

print("Series s:") 
print(s) 
print("\nSeries s2:") 
print(s2) 
print("\nData types of series s2:") 
print(s2.apply(print_type)) 

這裏是輸出，顯示出的是，在結束時，每個號碼已被轉換爲一個整數的字符串版本：

Series s: 
0   10 
1   20 
2   30.4 
3   40.7 
4   text 
5 more text 
6   50.0 
dtype: object 

Series s2: 
0   10 
1   20 
2   30 
3   40 
4   text 
5 more text 
6   50 
dtype: object 

Data types of series s2: 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
0   10 
1   20 
2   30 
3   40 
4   text 
5 more text 
6   50 
dtype: object 

不知道這是你以後的，但如果不是，希望它會給你一個如何開始的想法。這是使用熊貓0.19.2：

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: print(pd.__version__) 
0.19.2