<\/p>\n
Spesso potresti voler convertire una o pi\u00f9 colonne di un DataFrame panda in stringhe.<\/span> Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando la funzione astype(str)<\/a> incorporata di panda.<\/span><\/p>\n Questo tutorial mostra diversi esempi di utilizzo di questa funzione.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Possiamo identificare il tipo di dati di ciascuna colonna utilizzando dtypes:<\/strong><\/span><\/p>\n Possiamo vedere che la colonna \u201cgiocatore\u201d \u00e8 una stringa mentre le altre due colonne \u201cpunti\u201d e \u201cpassaggi\u201d sono numeri interi.<\/span><\/p>\n Possiamo convertire la colonna “punti” in una stringa semplicemente usando astype(str)<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n Possiamo verificare che questa colonna ora \u00e8 una stringa utilizzando nuovamente dtypes:<\/strong><\/span><\/p>\n Esempio 1: convertire una singola colonna DataFrame in una stringa<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n 'points': [25, 20, 14, 16, 27],\n 'assists': [5, 7, 7, 8, 11]})\n\n#view DataFrame<\/span> \ndf\n\n player points assists\n0 to 25 5\n1 B 20 7\n2 C 14 7\n3 D 16 8\n4 E 27 11\n<\/strong><\/pre>\n df. dtypes\n\nplayer object\nint64 dots\nassists int64\ndtype:object<\/span><\/span>\n<\/strong><\/pre>\n df['points'] = df['points'].astype( str<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n df. dtypes<\/span>\n\nplayer object\npoints object\nassists int64\ndtype:object<\/strong><\/span><\/pre>\n Esempio 2: convertire pi\u00f9 colonne DataFrame in stringhe<\/strong><\/span><\/h3>\n