Question

这就是我目前的做法：

# Turn all table elements to strings
df = df.astype(str)
df.columns = df.columns.map(str)
df.index = df.index.map(str)

是否有单行将df数据，列和indeces转换为字符串？

更新

出于好奇，我计时了各种答案。

我的方法：每个循环909μs±37.9μs（平均值±标准偏差，7次运行，每次1000次循环）

@ Wen的方法：每循环749μs±41.7μs（平均值±标准偏差，7次运行，每次1000次循环）

@ COLDSPEED的方法：每个循环732 ns±44.4 ns（平均值±标准偏差，7次运行，每次1000000次循环）

因此接受了答案。

Answer 1

由于你提到了一个班轮，你可以重新创建你的df。

new_df = pd.DataFrame(
   data=df.values.astype(str),
   columns=df.columns.astype(str),
   index=df.index.astype(str)
)

Answer 2

这根本不是一个糟糕的问题。好吧，@ Win有明显的from pandas_datareader import data as pdr import fix_yahoo_finance as yf yf.pdr_override() # <== that's all it takes :-) # download dataframe df = pdr.get_data_yahoo('GOOGL', start="2010-01-01", end="2018-04-30") df.to_csv('GOOGL')解决方案。还有一些创新的解决方案。
让我们尝试使用astype更有趣的东西。

operator.methodcaller

将所有数据框元素转换为字符串，包括列和索引

2 个答案: