[英]dataframe transformation of pandas dataframe
I want to manipulate the dataframe element into the data type of the element.我想将 dataframe 元素操作为元素的数据类型。 the example below dataframe.下面的示例 dataframe。
A B C D
1 2 12-03-2010 1
45 acxz 3-02-2010 3
43 2.9 14-08-2010 4
45.3 3.5 23-09-2019 2.46
nan 34.23 09-09-2020 09-02-2015
45 nan sam 10-09-2016
24 45.23 02-03-2021 wax
xyz 32 raz na
Transform this dataframe into below dataframe.将此 dataframe 转换为下面的 dataframe。
A B C D
int int datetime int
int string datetime int
int float datetime int
float float datetime float
string float datetime datetime
int string string datetime
int float datetime string
string int string string
can anyone suggest me any way to achieve the below dataframe from the above data using pandas.谁能建议我使用 pandas 从上述数据中实现以下 dataframe 的任何方法。
Use DataFrame.applymap
by types, convert to strings and last use replace
:按类型使用DataFrame.applymap
,转换为字符串并最后使用replace
:
df = pd.DataFrame({
"a": [1, 0.01, 'aaa', pd.to_datetime('2015-01-01')],
"b": ['yy', pd.to_datetime('2015-01-01'), 1, 0]
})
d = {"<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>":'datetime',
"<class 'int'>":'int',
"<class 'float'>":'float',
"<class 'str'>":'string'}
df = df.applymap(type).astype(str).replace(d)
print (df)
a b
0 int string
1 float datetime
2 string int
3 datetime int
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