Conversione di una colonna all'interno di pandas dataframe da int a stringa

Ho un dataframe in panda con colonne di dati miste int e str. Voglio concatenare prima le colonne all'interno del dataframe. Per farlo devo convertire una intcolonna in str. Ho provato a fare quanto segue:

mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3'])

o

mtrx['X.3'] = mtrx['X.3'].astype(str)

ma in entrambi i casi non funziona e ricevo un errore che dice "impossibile concatenare oggetti 'str' e 'int'". La concatenazione di due strcolonne funziona perfettamente.

In [16]: df = DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=list('AB'))

In [17]: df
Out[17]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [18]: df.dtypes
Out[18]: 
A    int64
B    int64
dtype: object

Converti una serie

In [19]: df['A'].apply(str)
Out[19]: 
0    0
1    2
2    4
3    6
4    8
Name: A, dtype: object

In [20]: df['A'].apply(str)[0]
Out[20]: '0'

Non dimenticare di assegnare nuovamente il risultato:

df['A'] = df['A'].apply(str)

Converti l'intero fotogramma

In [21]: df.applymap(str)
Out[21]: 
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9

In [22]: df.applymap(str).iloc[0,0]
Out[22]: '0'

df = df.applymap(str)

Modifica il tipo di dati della colonna DataFrame:

Per int:

df.column_name = df.column_name.astype(np.int64)

Per str:

df.column_name = df.column_name.astype(str)

Avvertenza : entrambe le soluzioni fornite ( astype () e apply () ) non conservano i valori NULL né nella forma nan né nella forma None.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([None,'string',np.nan,42], index=[0,1,2,3], columns=['A'])

df1 = df['A'].astype(str)
df2 =  df['A'].apply(str)

print df.isnull()
print df1.isnull()
print df2.isnull()

Credo che questo sia stato risolto dall'implementazione di to_string ()

Usa il codice seguente:

df.column_name = df.column_name.astype('str')

Solo per un ulteriore riferimento.

Tutte le risposte precedenti funzioneranno in caso di frame di dati. Ma se stai usando lambda durante la creazione / modifica di una colonna, questo non funzionerà, perché lì è considerato un attributo int invece della serie di panda. Devi usare str (target_attribute) per renderlo come una stringa. Fare riferimento all'esempio di seguito.

def add_zero_in_prefix(df):
    if(df['Hour']<10):
        return '0' + str(df['Hour'])

data['str_hr'] = data.apply(add_zero_in_prefix, axis=1)