我是python的新手（来自R），我试图了解如何将pandas数据帧中的时间戳序列（在我的情况下称为df['timestamp']）转换为R中的字符串向量。 ？怎么做？
我尝试过df['timestamp'].apply('str')，但这似乎只是将整个列df['timestamp']放入一个长字符串中。我想将每个元素转换为字符串并保留结构，以使其仍然是向量（或者也许称为数组？）
我正在尝试使用 R 的dplyr包为数据集中的每年创建多个新列，即与每年季度末数字（三月、六月、九月、十二月）对应的列的总和。我能够弄清楚如何“有效”地做到这一点的唯一方法是使用 for 循环。但有些事情告诉我，有一种替代的、更有效的或更好的方法来解决这个问题（也许我应该在这里使用地图函数，但我只是不确定？）。这是一个可以复制的玩具示例：
library(tidyverse)\nlibrary(glue)\n\n# Create a toy example and print the resulting tibble\nset.seed(100) # make results reproducible by setting seed\nvars <- c("AgeGroup", paste0(month.abb[seq(3, 12, 3)], "_", rep(15:17, each = 4)))\n\n(df <- cbind(LETTERS[1:5], matrix(rpois(n = (length(vars) - 1) * 5, 30), nrow = 5)) %>% \n data.frame() %>%\n setNames(vars) %>% \n tibble() %>% \n mutate(across(-1, as.integer))\n )\n它将示例/可重现的数据集设置为：
\n# A tibble: 5 \xc3\x97 13\n AgeGroup Mar_15 Jun_15 Sep_15 Dec_15 Mar_16 Jun_16 Sep_16 Dec_16 Mar_17 …