（每日一练）强制类型转换和自动类型转换的区别

最新推荐文章于 2024-07-06 06:34:52 发布
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自动类型转换就是自发的进行，自动类型转换就相当于把小的水桶里面的水装到大的里面去
比如 int a = 10 double b = a；
强制类型转换是强制性的，将容量大的类型转换到容量小的类型，前提是容量小的类型能够装的下容量大的数据，强制类型则有可能精度丢失
比如 double a = 10.0 float b = （float） a；

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``` import pandas as pd # 读取数据（假设第二行是表头） df = pd.read_csv("合并表.csv", header=1, low_memory=False) # 列名标准化和清洗 df.columns = df.columns.str.strip() df = df.rename(columns={ "日期": "交易日期", "代码": "股票代码", "名称": "股票名称", "成交额": "成交额", "成交金额": "成交额", "成交额(元)": "成交额" }) # 强制转换成交额为数值类型（处理千分位逗号和特殊字符） df["成交额"] = pd.to_numeric( df["成交额"].astype(str).str.replace(r"[^\d.]", "", regex=True), errors="coerce" ) df = df.dropna(subset=["交易日期", "股票代码", "成交额"]) # 核心逻辑：找出每个交易日所有不同股票代码中成交额最高的记录 result = ( df # 步骤1：先确保每个股票代码在每个交易日只有一条记录（取该股票该日的最高成交额） .loc[df.groupby(["股票代码", "交易日期"])["成交额"].idxmax()] # 步骤2：再从这些记录中找出每个交易日成交额最高的股票 .loc[df.groupby("交易日期")["成交额"].idxmax()] # 步骤3：按日期排序 .sort_values("交易日期") ) # 输出列选择 result = result[["交易日期", "股票代码", "股票名称", "成交额"]] # 导出结果 result.to_csv("每日最高成交额股票_终极严格版.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") print("✅ 已严格确保：") print("1. 先处理同一股票代码在同一天的多条记录（取该股票该日的最高成交额）") print("2. 再从所有不同股票代码中找出该交易日成交额最高的股票") print("3. 完全避免重复日期，无论该交易日有多少只不同股票\n") print("示例输出：") print(result.head())```帮我修改一下我发的代码
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