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我有一个SQL查询的以下DataFrame:

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

我想像这样转动它:

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}

但我想确保将303列作为字符串而不是整数进行转换,以便我得到:

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

为什么Pandas告诉我我有对象,尽管所选列中的每个项都是一个字符串 - 即使在显式转换之后也是如此.

这是我的DataFrame:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 56992 entries, 0 to 56991
Data columns (total 7 columns):
id            56992  non-null values
attr1         56992  non-null values
attr2         56992  non-null values
attr3         56992  non-null values
attr4         56992  non-null values
attr5         56992  non-null values
attr6         56992  non-null values
dtypes: int64(2), object(5)

其中五个是dtype object.我明确地将这些对象转换为字符串:

for c in df.columns:
    if df[c].dtype == object:
        print "convert ", df[c].name, " to string"
        df[c] = df[c].astype(str)

然后,df["attr2"]仍然有dtype object,虽然type(df["attr2"].ix[0]揭示str,这是正确的. …

我在pandas中有一个数据帧,我正在试图弄清楚它的值是什么类型.我不确定列的类型是什么'Test'.但是,当我跑步时myFrame['Test'].dtype,我得到;

dtype('O')

这是什么意思？

我想在一个pandas数据帧的所述列中的每个值的开头附加一个字符串(优雅地).我已经想出了如何做到这一点,我目前正在使用:

df.ix[(df['col'] != False), 'col'] = 'str'+df[(df['col'] != False), 'col']

这似乎是一件不公平的事情 - 你知道其他任何方式(也许这个特性也可以将字符添加到该列为0或NaN的行中)吗？

如果还不清楚,我想转向:

    col 
1     a
2     0

成:

       col 
1     stra
2     str0