পান্ডায় কলামগুলি স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করুন

Question

আমার কাছে এসকিউএল কোয়েরি থেকে নিম্নলিখিত ডেটাফ্রেম রয়েছে:

(Pdb) pp total_rows
     ColumnID  RespondentCount
0          -1                2
1  3030096843                1
2  3030096845                1

এবং আমি এটি এটিকে মূল রূপ দিতে চাই:

total_data = total_rows.pivot_table(cols=['ColumnID'])

(Pdb) pp total_data
ColumnID         -1            3030096843   3030096845
RespondentCount            2            1            1

[1 rows x 3 columns]


total_rows.pivot_table(cols=['ColumnID']).to_dict('records')[0]

{3030096843: 1, 3030096845: 1, -1: 2}

তবে আমি নিশ্চিত করতে চাই যে 303 টি কলামগুলি পূর্ণসংখ্যার পরিবর্তে স্ট্রিং হিসাবে কাস্ট করা হয়েছে যাতে আমি এটি পাই:

{'3030096843': 1, '3030096845': 1, -1: 2}

Answer 1

স্ট্রিংতে রূপান্তর করার একটি উপায় হ'ল অ্যাস্টাইপ ব্যবহার করা :

total_rows['ColumnID'] = total_rows['ColumnID'].astype(str)

তবে, সম্ভবত আপনি খুঁজছেন to_json ফাংশনটির সন্ধান করছেন, যা কীগুলি বৈধ জাসন (এবং এর ফলে আপনার কীগুলি স্ট্রিংগুলিতে) রূপান্তর করবে:

In [11]: df = pd.DataFrame([['A', 2], ['A', 4], ['B', 6]])

In [12]: df.to_json()
Out[12]: '{"0":{"0":"A","1":"A","2":"B"},"1":{"0":2,"1":4,"2":6}}'

In [13]: df[0].to_json()
Out[13]: '{"0":"A","1":"A","2":"B"}'

দ্রষ্টব্য: আপনি অন্য কিছু বিকল্পের সাথে এটিকে সংরক্ষণ করতে বাফার / ফাইলে পাস করতে পারেন ...

Comments

আমি মনে করি to_string () NULLs মানের সংরক্ষণ কারণে বাঞ্ছনীয় stackoverflow.com/a/44008334/3647167

— কিথ

@ কীথ নাল সংরক্ষণ আকর্ষণীয়। তবে ডকটি বলেছে যে এর উদ্দেশ্য 'একটি কনসোল-বান্ধব ট্যাবুলার আউটপুটটিতে একটি ডেটা ফ্রেম রেন্ডার করা'। আমি চাই যে কোনও ব্যক্তির পক্ষে ওজন করা উচিত

— পিট

to_json()astype(str)যুগের পর থেকে ডেটটাইম 64 এবং এর সাবক্ল্যাসগুলি মিলিসেকেন্ড হিসাবে ছেড়ে যাওয়ার কারণে সম্ভবত কল করবে না ।

— সুস্চ

@ সুছ আমার সন্দেহ হয়েছে কারণ জসনের স্পষ্ট ডেটটাইম ফর্ম্যাট নেই, তাই আপনি মহাকাব্য ব্যবহার করতে বাধ্য হবেন। যা বলতে হয়, আমি মনে করি এটি স্ট্যান্ডার্ড।

— অ্যান্ডি হেডেন

Answer 2

আপনার যদি সমস্ত কলামগুলিকে স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করতে হয় তবে আপনি কেবল ব্যবহার করতে পারেন:

df = df.astype(str)

স্ট্রিং / অবজেক্ট হওয়ার জন্য কয়েকটি কলাম ব্যতীত আপনার যদি সমস্ত কিছু প্রয়োজন হয় তবে এটি দরকারী then

 df[["D", "E"]] = df[["D", "E"]].astype(int) 

Answer 3

এখানে অন্য একটি রয়েছে, বিশেষত একক কলামের পরিবর্তে একাধিক কলামকে স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করতে কার্যকর :

In [76]: import numpy as np
In [77]: import pandas as pd
In [78]: df = pd.DataFrame({
    ...:     'A': [20, 30.0, np.nan],
    ...:     'B': ["a45a", "a3", "b1"],
    ...:     'C': [10, 5, np.nan]})
    ...: 

In [79]: df.dtypes ## Current datatype
Out[79]: 
A    float64
B     object
C    float64
dtype: object

## Multiple columns string conversion
In [80]: df[["A", "C"]] = df[["A", "C"]].astype(str) 

In [81]: df.dtypes ## Updated datatype after string conversion
Out[81]: 
A    object
B    object
C    object
dtype: object

Answer 4

ব্যবহার .Astype (str)

উদা:

ডি পান্ডাস ডেটা ফ্রেম হতে দিন

d['Column_name'].astype(str)

Answer 5

.apply()একটি lambdaরূপান্তর ফাংশন ব্যবহার করেও এই ক্ষেত্রে কাজ করে:

total_rows['ColumnID'] = total_rows['ColumnID'].apply(lambda x: str(x))

পুরো ডেটাফ্রেমগুলির জন্য আপনি ব্যবহার করতে পারেন .applymap()। (তবে যে কোনও ক্ষেত্রে সম্ভবত .astype()দ্রুত)