我遵循以下过程：In Python, how do I convert all of the items in a list to floats?，因为我的 Dataframe 的每一列都是 list，但我选择将所有值更改为 strings，而不是 floats。
df = [str(i) for i in df]
但这失败了。
它只是擦除了除第一行列名之外的所有数据。
然后，尝试df = [str(i) for i in df.values] 导致将整个 Dataframe 更改为一个大列表，但这会使数据变得混乱，无法满足我的脚本的目标，即将 Dataframe 导出到我的 Oracle 表。
有没有办法将我的 Dataframe 中不是字符串的所有项目转换为字符串？
【问题讨论】：
标签： python string pandas dataframe
你可以使用applymap方法：
df = df.applymap(str)
【讨论】：
astype(str) 和 applymap(str) 都将列类型保留为“对象”，这会导致以后出现问题。如何永久转换成字符串？
你可以用这个：
df = df.astype(str)
出于好奇，我决定看看接受的解决方案和我的解决方案在效率上是否有任何差异。
结果如下：
示例 df：
df = pd.DataFrame([list(range(1000))], index=[0])
测试df.astype:
%timeit df.astype(str)
>> 100 loops, best of 3: 2.18 ms per loop
测试df.applymap:
%timeit df.applymap(str)
1 loops, best of 3: 245 ms per loop
看来df.astype 快了很多:)
【讨论】：
这对我有用：
dt.applymap(lambda x: x[0] if type(x) is list else None)
【讨论】：
对于 pandas >= 1.0，现在有一个专用的字符串数据类型：
您可以使用 .astype('string'):
将您的列转换为此 pandas 字符串数据类型df = df.astype('string')
这与使用 str 设置 pandas 'object' 数据类型不同：
df = df.astype(str)
查看数据框的信息可以看出数据类型的差异：
df = pd.DataFrame({
'zipcode_str': [90210, 90211] ,
'zipcode_string': [90210, 90211],
})
df['zipcode_str'] = df['zipcode_str'].astype(str)
df['zipcode_string'] = df['zipcode_str'].astype('string')
df.info()
# you can see that the first column has dtype object
# while the second column has the new dtype string
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 zipcode_str 2 non-null object
1 zipcode_string 2 non-null string
dtypes: object(1), string(1)
来自文档：
“字符串”扩展类型解决了 object-dtype 的几个问题 NumPy 数组：
1) 您可能会意外地将字符串和非字符串混合存储在一个 对象 dtype 数组。 StringArray 只能存储字符串。
2) object dtype 会破坏 dtype 特定的操作，例如 DataFrame.select_dtypes()。没有明确的方法来选择文本 虽然排除了非文本，但仍然是 object-dtype 列。
3) 读取代码时，object dtype数组的内容不太清楚 比字符串。
关于 pandas 1.0 的信息可以在这里找到：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.0.0/whatsnew/v1.0.0.html
【讨论】：