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法学研究Pandas DataFrame中整数最快转换为字符串的方法
在Python中，有很多方法可以将Pandas DataFrame中的整数转换为字符串，例如astype()方法、apply()方法、map()方法、列表推导式等等。在所有这些方法中，可以通过跟踪每种方法的转换时间来确定将Pandas DataFrame中的整数转换为字符串的最快方法。在本文中，我们将了解如何使用所有四种方法将Pandas DataFrame中的整数转换为字符串，然后跟踪每种方法的转换时间。
方法一：使用列表推导式方法
在这种方法中，我们通过迭代整数列并将每个整数转换为字符串值来创建字符串值列表，使用列表推导式。
示例
在下面的示例中，我们创建了一个包含整数值的示例Pandas DataFrame。为了将这些值转换为字符串值，我们使用列表推导式创建一个字符串值列表，并将字符串值列表赋给整数列。
import pandas as pd
# create a sample data frame with an integer column
df = pd.DataFrame({'int_column': [1, 2, 3, 4, 5]})
# create a list of string values using a list comprehension
str_list = [str(i) for i in df['int_column']]
# assign the list of string values to the integer column
df['int_column'] = str_list
# print the data frame
print(df)
输出
int_column 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
方法二：使用astype()方法
astype()方法将整列从一种数据类型转换为另一种数据类型。然后将该列的每个元素从一种数据类型强制转换为另一种数据类型。
示例
在下面的示例中，我们创建了一个包含整数列的示例DataFrame，然后使用astype()函数将该列转换为字符串。
import pandas as pd
# create a sample data frame with an integer column
df = pd.DataFrame({'int_column': [1, 2, 3, 4, 5]})
# convert the integer column to a string column
df['int_column'] = df['int_column'].astype(str)
# print the data frame
print(df)
输出
int_column 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
方法三：使用apply()方法
apply方法对列的每个元素应用一个函数。使用lambda函数，我们可以将其应用于列的每个元素，并将其从整数转换为字符串。
示例
在下面的示例中，我们创建了一个包含整数列的示例DataFrame，然后定义一个lambda函数来将整数转换为字符串，并将该lambda函数应用于该列的每个元素。
import pandas as pd
# create a sample data frame with an integer column
df = pd.DataFrame({'int_column': [1, 2, 3, 4, 5]})
# define a lambda function to convert integers to strings
int_to_str = lambda x: str(x)
# apply the lambda function to the integer column
df['int_column'] = df['int_column'].apply(int_to_str)
# print the data frame
print(df)
输出
int_column 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
方法四：使用map()方法
map()方法也可以映射到列的每个元素。可以创建一个lambda函数来将整数转换为字符串值，并将其映射到整数列。
示例
import pandas as pd
# create a sample data frame with an integer column
df = pd.DataFrame({'int_column': [1, 2, 3, 4, 5]})
# define a lambda function to convert integers to strings
int_to_str = lambda x: str(x)
# map the lambda function to the integer column
df['int_column'] = df['int_column'].map(int_to_str)
# print the data frame
print(df)
输出
int_column 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
比较所有四种方法
我们可以编写一段代码来测量每种方法在Pandas DataFrame中将整数转换为字符串所花费的时间。花费时间最少的方法就是最快的方法。
示例
import pandas as pd
import time
import pandas as pd
import time
# create a sample data frame with an integer column
df = pd.DataFrame({'int_column': [1, 2, 3, 4, 5]*10000})
# Method 1: Using the astype() method
start_time = time.time()
df['int_column'] = df['int_column'].astype(str)
method1_time = time.time() - start_time
print("Time taken for Method 1: ", method1_time)
# Method 2: Using the apply() method
start_time = time.time()
int_to_str = lambda x: str(x)
df['int_column'] = df['int_column'].apply(int_to_str)
method2_time = time.time() - start_time
print("Time taken for Method 2: ", method2_time)
# Method 3: Using the map() method
start_time = time.time()
int_to_str = lambda x: str(x)
df['int_column'] = df['int_column'].map(int_to_str)
method3_time = time.time() - start_time
print("Time taken for Method 3: ", method3_time)
# Method 4: Using the list comprehension
start_time = time.time()
str_list = [str(i) for i in df['int_column']]
df['int_column'] = str_list
method4_time = time.time() - start_time
print("Time taken for Method 4: ", method4_time)
# Determine the fastest method
times = {'Method 1': method1_time,
'Method 2': method2_time,
'Method 3': method3_time,
'Method 4': method4_time}
fastest_method = min(times, key=times.get)
print("The fastest method is:", fastest_method)
输出
Time taken for Method 1: 0.03693246841430664 Time taken for Method 2: 0.023466110229492188 Time taken for Method 3: 0.02350783348083496 Time taken for Method 4: 0.027480602264404297 The fastest method is: Method 3
上面的输出显示，最快的方法是apply()方法。
结论
在Pandas DataFrame中将整数转换为字符串的最快方法是apply()方法。在本文中，我们了解了在Pandas DataFrame中将整数转换为字符串的所有方法，并比较了所有方法以找出最快的方法。
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