pandas：将多列转换为字符串

我有一些专栏['a', 'b', 'c', etc.] (a and c are float64 while b is object)

我想将所有列转换为字符串并保留nans.

尝试使用df[['a', 'b', 'c']] == df[['a', 'b', 'c']].astype(str)但这留下了空白float64列。

目前我正在一一经历以下内容：

df['a'] = df['a'].apply(str)
df['a'] = df['a'].replace('nan', np.nan)

是最好的使用方式.astype(str)然后替换'' with np.nan? 附带问题：两者之间有区别吗.astype(str) and .apply(str)?

输入示例：（数据类型：a=float64、b=对象、c=float64）

a, b, c, etc.
23, 'a42', 142, etc.
51, '3', 12, etc.
NaN, NaN, NaN, etc.
24, 'a1', NaN, etc.

期望的输出：（数据类型：a=对象，b=对象，c=对象）

a, b, c, etc.
'23', 'a42', '142', etc.
'51', 'a3', '12', etc.
NaN, NaN, NaN, etc.
'24', 'a1', NaN, etc.

这将为您提供列名称列表

lst = list(df)

这会将所有列转换为字符串类型

df[lst] = df[lst].astype(str)