Question

我有一个带有列的简单pandas数据框：

col = [['A']]
data = [[1.0],[2.3],[3.4]]
df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=col)

这会创建一个包含np.float64类型列的数据框，这就是我想要的。

在此过程的后期，我想添加另一个string类型的列。

df['SOMETEXT'] = "SOME TEXT FOR ANALYSIS"

此列的dtype虽然是object的dtype，但我需要它为string类型。所以我做了以下几点：

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

如果我再次查看dtype，我会为该列获得相同的dtype：object。

我的工作流程中有一个dtype敏感的流程，我需要该列为string。

有什么想法吗？

array = df.to_records(index=False) # convert to numpy array

数组上的dtypes仍带有object dtype，但列应为string。

Answer 1

在pandas中，所有字符串都是object类型。我刚开始的时候也很困惑。

进入NumPy后，你可以施放字符串：

In [24]: array['SOMETEXT'].astype(str)
Out[24]: 
array(['SOME TEXT FOR ANALYSIS', 'SOME TEXT FOR ANALYSIS',
       'SOME TEXT FOR ANALYSIS'], 
      dtype='<U22')

Pandas Dataframe问题转换列dtype

1 个答案: