¿Cómo convertir enteros a strings en Pandas DataFrame?

En este artículo, veremos diferentes métodos para convertir un número entero en una string en un marco de datos de Pandas. En Pandas existen diferentes funciones que podemos utilizar para lograr esta tarea:

• mapa (str)
• tipo(str)
• aplicar (str)
• aplicar mapa (str)

Ejemplo 1: en este ejemplo, convertiremos cada valor de una columna de enteros en una string usando la función map(str) . 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# creating a dictionary of integers
dict = {'Integers' : [10, 50, 100, 350, 700]}
 
# creating dataframe from dictionary
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)
print(df)
print(df.dtypes)
 
print('\n')
 
# converting each value of column to a string
df['Integers'] = df['Integers'].map(str)
print(df)
print(df.dtypes)

Producción :

Podemos ver en el resultado anterior que antes de que el tipo de datos fuera int64 y después de la conversión a una string, el tipo de datos es un objeto que representa una string. Ejemplo 2: en este ejemplo, convertiremos cada valor de una columna de enteros en una string usando la función astype(str) . 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# creating a dictionary of integers
dict = {'Integers' : [10, 50, 100, 350, 700]}
 
# creating dataframe from dictionary
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)
print(df)
print(df.dtypes)
 
print('\n')
 
# converting each value of column to a string
df['Integers'] = df['Integers'].astype(str)
 
print(df)
print(df.dtypes)

Producción :

Podemos ver en el resultado anterior que antes de que el tipo de datos fuera int64 y después de la conversión a una string, el tipo de datos es un objeto que representa una string. Ejemplo 3: en este ejemplo, convertiremos cada valor de una columna de enteros en una string usando la función apply(str) . 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# creating a dictionary of integers
dict = {'Integers' : [10, 50, 100, 350, 700]}
 
# creating dataframe from dictionary
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)
print(df)
print(df.dtypes)
 
print('\n')
 
# converting each value of column to a string
df['Integers'] = df['Integers'].apply(str)
print(df)
print(df.dtypes)

Producción :

Podemos ver en el resultado anterior que antes de que el tipo de datos fuera int64 y después de la conversión a una string, el tipo de datos es un objeto que representa una string. Ejemplo 4: todos los métodos que vimos anteriormente, convierten una sola columna de un número entero a una string. Pero también podemos convertir todo el marco de datos en una string usando el método applymap(str) . 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# creating a dictionary of integers
dict = {'Roll No.' : [1, 2, 3, 4, 5], 'Marks':[79, 85, 91, 81, 95]}
 
# creating dataframe from dictionary
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)
print(df)
print(df.dtypes)
 
print('\n')
 
# converting each value of column to a string
df = df.applymap(str)
print(df)
print(df.dtypes)

Producción :

Podemos ver en el resultado anterior que antes de que el tipo de datos fuera int64 y después de la conversión a una string, el tipo de datos es un objeto que representa una string.