在Pandas数据框架中把浮点数转换成字符串可以通过astype()方法实现。astype()方法可以用来将一列数据的数据类型由一种转换为另一种，其中另一种数据类型可以是Pandas所支持的任意数据类型。
具体来说，如果想要将一个浮点数列转换成字符串列，需要使用astype()方法将浮点数列转换成object类型列。代码如下：
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
'float_col': [1.23, 4.56, 7.89],
'int_col': [1, 2, 3]
})
# 将float_col列转换成字符串列
df['float_col'] = df['float_col'].astype('object')
在上述代码中，我们首先使用Pandas创建了一个DataFrame对象，并设置其中包含一个浮点数列float_col和一个整数列int_col。接着，我们使用astype()方法将float_col列转换成object类型列。这里需要注意的是，由于object类型列可以容纳任意Python对象，因此虽然我们将浮点数列转换成了字符串列，但在Python中这些字符串对象仍然被当做浮点数对象来处理，因此在后续的数据处理过程中需要特别注意。
为了验证转换结果，我们可以使用print()函数输出DataFrame对象的内容，代码如下：
print(df.dtypes)
print(df)
输出结果如下：
float_col object
int_col int64
dtype: object
float_col int_col
0 1.23 1
1 4.56 2
2 7.89 3
示例代码中将float_col列转换成了字符串列，而int_col列则保留了原始的整数类型。在打印出DataFrame对象的内容时，我们可以看到float_col列的数据类型确实变成了object类型。