如何在 Pandas DataFrame 中将整数转换为字符串？

在实际工作中，我们经常需要将整数类型的数据转换为字符串类型的数据。在 Pandas 数据框中，这通常是用来进行格式化输出的。下面将介绍两种不同的方法来实现这一目的。

方法一：使用 astype() 函数

Pandas 中的 astype() 函数可以将一列数据的数据类型转换为指定数据类型。当将整数类型的数据转换为字符串类型时，可以使用 astype(str) 函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'score': [90, 80, 95, 85, 70]}

df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

代码的输出结果如下：

   id score
0   1    90
1   2    80
2   3    95
3   4    85
4   5    70

可以看出，通过 astype(str) 函数，将 score 列中的整数类型数据转换成了字符串类型数据。

方法二：使用 apply() 函数

在 Pandas 中，apply() 函数可以将某个函数应用到数据框的每一行或每一列上。当需要将整数类型的数据转换成字符串类型时，可以使用 lambda 函数来实现转换。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'score': [90, 80, 95, 85, 70]}

df = pd.DataFrame(data)

df['score'] = df['score'].apply(lambda x: str(x))

print(df)

代码的输出结果和方法一相同。

结论

以上介绍了两种方法将整数类型的数据转换成字符串类型的数据。虽然这些方法的效果相同，选择哪种方法取决于实际情况。在数据量较小的情况下，可以使用 apply() 函数，而在数据量较大的情况下，可以使用 astype() 函数来提升代码的运行效率。