python pandas dataframe列出字符串錯誤

Question

我對pandas相對較新，現在嘗試將pandas DataFrame行轉換為字符串列表。

它運作良好，但是原始DataFrame中的字符串在列表中進行了奇怪的修改，因為某些原因由於某些原因附加了“ L”字符。

非常感謝您的幫助。

>>data=pd.DataFrame(Data)
>>for r in data.iterrows():
>>  r[1].tolist()

>>r[1]
a          16593
b          15
c          179.069
d          110000
e          5906
Name: 0, dtype: object

>>r[1].tolist()
[16593L, 15.0, 179.068851, 110000.0, 5906L]

實際上，我發現，附加L的數字是整數，對於浮點數是有效的。

Answer 1

DataFrame中的每一列都有一個與之關聯的特定“類型”。

通常，這通常意味着它們的類型為“字符串”，“ int”或“ float”。

現在，您的.tolist（）調用會將行轉換為列表，但不一定會將所有值的類型更改為字符串。

在控制台中鍵入列表時，Python使用“ repr”方法查找列表的字符串表示形式。 這涉及放在方括號中，並在每個元素上調用“ repr”。 這與將值強制轉換為字符串略有不同，后者是通過“ str”方法完成的。

您可以自己測試一下：

# For regular ints, repr and str do the same thing
a = 5
str(a)  #'5'
repr(a) #'5'

# The L means it's a *long*, basically an int with a higher max-value
a = 5L
str(a)  #'5'
repr(a) #'5L'

*請注意，在Python 3中並非如此，所有int都自動為“ long”，導致沒有L，因為它將是多余的。

因此，最后，如果您真的想將各種類型（float，int，str，取決於每一列）的列表轉換為字符串，則可以使用如下代碼：

my_list = [str(x) for x in my_list]

但是，如果您打算使用這些數字進行某些處理，最好將它們保留為數字類型，而不是來回轉換為字符串。