某列轉換為字串：
df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype="string")
df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype=pd.StringDtype())
df['BucketType'] = df['BucketType'].astype("string")

https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/how-to-convert-pandas-dataframe-column-to-string/
將某列改為字串：
df['A'] = df['A'].astype(str)
將某列改為字串：
df[['B']] = df[['B']].astype(str)
把多列改為字串：
df[['A','B']] = df[['A','B']].astype(str)
將某列改為字串：
df['A'] = df['A'].apply(lambda _: str(_))

把dataFrame輸出當作json
https://0xzx.com/202004150608593551.html/amp
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把一個數組字串轉換為陣列：

import ast
>>> s = '[54, 95, 45, -97, -51, 84, 0, 32, -55, 14, 50, 54, 68, -3, 57, 88, -1]'
>>> def f1():
... eval(s)
...
>>> def f2():
... ast.literal_eval(s)
驗證通過：
安全性低：
query_result['XVARiskFigureUSD'] = query_result['XVARiskFigureUSD'].apply(lambda x:eval(x))
安全性高：
query_result['XVARiskFigureUSD_lbl'] = query_result['XVARiskFigureUSD_lbl'].apply(lambda x:eval(x))

https://blog.csdn.net/lmz_lmz/article/details/83863783
Python中，如果要將字串型的列表，元組，dict轉變成原有的型別呢？這個時候你自然會想到eval。EVAL函式在Python的中做資料型別的轉換還是很有用的。它的作用就是把資料還原成它本身或者是能夠轉化成的資料型別。

string <==>列表

string <==>元組

string <==> dict

也就是說，使用的eval可以實現從元祖，列表，字典型的字串到元祖，列表，字典的轉換
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1、陣列轉字串

#方法1
arr = ['a','b']
str1 = ''.join(arr)
#方法2
arr = [1,2,3]
#str = ''.join(str(i) for i in arr)#此處str命名與str函式衝突！
str2 = ''.join(str(i) for i in arr)
2、字串轉陣列

#方法一
str_x = 'avfg'
st_list = list(str_x) #使用list()
#方法二
list_str = []
list_str.extend(str_x )
#方法三
list_str = [v for v in str_x]

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DataFrame.index values are different (99.99837 %)
[left]: RangeIndex(start=0, stop=61525, step=1)
[right]: Int64Index([ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,
1,
...
12303, 12303, 12303, 12303, 12303, 12304, 12304, 12304, 12304,
12304],
dtype='int64', length=61525)
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列印dataFrame簡要摘要
df.info(verbose=True)
列印包含用的索引資訊，dtype,佔用的記憶體等

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列印dataFrame列的具體資料型別，如果是dtype，無論是string還是陣列，dtype打印出來都是object型別，要看到object裡的資料型別用type（數值）函式
for i in range(15):
print(type(df.iloc[0, i]))