将类别列转换为 Python 中的一个字符串列

Question

这是对之前提出的问题（由我提出 :)）的跟进

我想将数据框中的子集列合并到一个新的字符串列中。 @Zero 很友好地给我解决了这个问题

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender' : ['m', 'f', 'f'],\
                   'code' : ['K2000', 'K2000', 'K2001']})


col_names = df.columns
df_str = df[col_names].astype(str).apply('_'.join, axis=1)
df_str
Out[17]: 
0       K2000_m
1       K2000_f
2       K2001_f
dtype: object

但是，如果我引入间隔数据，这会失败

df = pd.DataFrame({'gender' : ['m', 'f', 'f'],\
                   'code' : ['K2000', 'K2000', 'K2001'],\
                   'num' : pd.cut([3, 6, 9], [0, 5, 10])})
col_names = df.columns
df_str = df[col_names].astype(str).apply('_'.join, axis=1)

理想情况下，我还想将数据转换为分类数据（同样失败）

df_cat = pd.concat([df['gender'].astype('category'), \
                    df['code'].astype('category'), \
                    df['num'].astype('category')], axis=1)
df_cat_str = df_cat[col_names].astype(str).apply('_'.join, axis=1)

这是怎么回事？我怎样才能达到所需的输出

0   K2000_m_(0, 5]
1  K2000_f_(5, 10]
2  K2001_f_(5, 10]

与上一个问题一样，col_names 应该是包含列的任何子集的列表（不一定是本例中的所有列）

Answer 1

您需要在 lambda 函数中将每一列分别转换为 str：

df_str = df[col_names].apply(lambda x: '_'.join(x.astype(str)), axis=1)
print (df_str)
0     K2000_m_(0, 5]
1    K2000_f_(5, 10]
2    K2001_f_(5, 10]
dtype: object

将类别列转换为 Python 中的一个字符串列

Casting columns of categories to one string column in Python

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