String str（）和astype（str）之间的区别？

我想将数据帧df保存到.h5文件maindatfile.h5：

df.to_hdf ("c:/Temp/MainDataFile.h5", "MainData", mode = "w", format = "table", data_columns=['_FirstDayOfPeriod','Category','ChannelId'])

并获取以下错误：

***异常：找不到正确的atom类型->[dtype->object，items->Index（['libelle\u Article'，'libelle\u segment'，dtype='object'）]

如果我以这种方式修改“Libelléu Article”专栏：

df['Libellé_Article'] = str(df['Libellé_Article'])

不再有错误，但我在执行以下操作时仍会收到错误消息：

df['Libellé_Article'] = df['Libellé_Article'].astype(str)

问题是使用str（）会破坏我的内存

有什么想法吗

str（df['libelle\u Article']）

将整个列的内容转换为单个字符串。它将以一根非常大的绳子结束。这就是炸掉你公羊的原因

比如说

>> df = pd.DataFrame([1,2,3], columns=['A'])
>> df['A']
0    1
1    2
2    3 
Name: A, dtype: int64

>> str(df['A'])
 '0    1\n1    2\n2    3\nName: A, dtype: int64'
>> df['A'].astype(str)
0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: object

---

因此，如果您想将整个列转换为字符串类型，您应该只使用

.astype（str）

，因为这是一个无格式的无意义的问题，所以我投票将此问题作为主题外的问题结束。格式是可修复的（完成）。然而，这个问题仍然不清楚。你能把它改写成一个实际的问题吗？谢谢很抱歉，在我写完之前，我的浏览器发送了这个问题。汉克斯·凯瑟曼尼，你说得很对！因此，问题仍然是为什么在应用

.astype（str）

时会收到错误消息。我怀疑“Libellé_Article”专栏中有一个特殊字符，但到目前为止无法找到。为此，请发布一些示例数据，以便我可以在我的机器上本地试用