Это отмечено как дубликат для печати байта [] . Примечание: для массива байтов существуют дополнительные методы, которые могут быть подходящими.
Вы можете напечатать его как строку, если он содержит символы ISO-8859-1.
String s = new String(bytes, StandardChars.ISO_8559);
System.out.println(s);
// to reverse
byte[] bytes2 = s.getBytes(StandardChars.ISO_8559);
или если он содержит строку UTF-8
String s = new String(bytes, StandardChars.UTF_8);
System.out.println(s);
// to reverse
byte[] bytes2 = s.getBytes(StandardChars.UTF_8);
или если вы хотите напечатать ее как шестнадцатеричную.
String s = DatatypeConverter.printHexBinary(bytes);
System.out.println(s);
// to reverse
byte[] bytes2 = DatatypeConverter.parseHexBinary(s);
или если вы хотите напечатать ее как base64.
String s = DatatypeConverter.printBase64Binary(bytes);
System.out.println(s);
// to reverse
byte[] bytes2 = DatatypeConverter.parseBase64Binary(s);
или если вы хотите напечатать массив подписанных байтовых значений
String s = Arrays.toString(bytes);
System.out.println(s);
// to reverse
String[] split = s.substring(1, s.length() - 1).split(", ");
byte[] bytes2 = new byte[split.length];
for (int i = 0; i < bytes2.length; i++)
bytes2[i] = Byte.parseByte(split[i]);
или если вы хотите напечатать массив значений без знакового байта
String s = Arrays.toString(
IntStream.range(0, bytes.length).map(i -> bytes[i] & 0xFF).toArray());
System.out.println(s);
// to reverse
String[] split = s.substring(1, s.length() - 1).split(", ");
byte[] bytes2 = new byte[split.length];
for (int i = 0; i < bytes2.length; i++)
bytes2[i] = (byte) Integer.parseInt(split[i]); // might need a range check.
In [16]: df = DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=list('AB'))
In [17]: df
Out[17]:
A B
0 0 1
1 2 3
2 4 5
3 6 7
4 8 9
In [18]: df.dtypes
Out[18]:
A int64
B int64
dtype: object
Преобразование ряда
In [19]: df['A'].apply(str)
Out[19]:
0 0
1 2
2 4
3 6
4 8
Name: A, dtype: object
In [20]: df['A'].apply(str)[0]
Out[20]: '0'
Преобразование всего кадра
In [21]: df.applymap(str)
Out[21]:
A B
0 0 1
1 2 3
2 4 5
3 6 7
4 8 9
In [22]: df.applymap(str).iloc[0,0]
Out[22]: '0'
Предупреждение: оба указанных решения (astype () и apply ()) не сохраняют значения NULL в форме nan или None.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([None,'string',np.nan,42], index=[0,1,2,3], columns=['A'])
df1 = df['A'].astype(str)
df2 = df['A'].apply(str)
print df.isnull()
print df1.isnull()
print df2.isnull()
Я считаю, что это фиксируется реализацией to_string ()
Изменить тип данных столбца DataFrame:
To int:
df.column_name = df.column_name.astype(np.int64)
To str:
df.column_name = df.column_name.astype(str)