01强制类型转换

1.取值范围小的数据类型 变量名 = 取值范围大的数据类型 -> 报错,需要手动强转

  取值范围小的数据类型 变量名 = (取值范围小的数据类型)取值范围大的数据类型

2.注意事项

a.不要故意写成需要强转的格式,除非没有办法,会出现精度损失和数据溢出现象

b.byte和short如果等号右边是字面值,不超出byte和short的范围,不用我们自己转,jvm自动为我们强转

           

c. byte和short如果等号右边是变量参与,结果再重新赋值给byte或者short变量,即使不超范围,也需要我们自己强转

d.char类型一旦参与运算会自动提升为int型,当char类型提升为int之后,字符会变成对应的int值(去ASCII码表查询字符对应的int值)如果ASCII码表中没有,会自动去unicode码表(万国码)中查询字符对应的int值

### pandas 中强制数据类型转换方法 在数据分析过程中,经常需要对数据进行预处理,其中包括修改数据类型的场景。以下是几种常见的强制数据类型转换方式及其具体示例。 #### 使用 `astype` 方法 `astype` 是一种非常灵活的方式,可以用于单列或多列的数据类型转换。通过传递目标数据类型作为参数即可完成操作[^1]。 ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'工资': ['1000', '2000', '3000'], '时间': ['2023-01-01', '2023-02-01', None]} df = pd.DataFrame(data) # 单列转换为浮点数 df['工资'] = df['工资'].astype(float) # 将字符串形式的数值转为浮点型[^3] # 多列同时转换 df = df.astype({'工资': 'float', '时间': 'string'}) # 同时指定多列的目标类型 ``` #### 使用 `pd.to_numeric` 函数 对于涉及数字运算的字段,推荐使用 `pd.to_numeric` 进行更安全的转换。该函数支持错误处理选项,能够有效应对异常值的情况。 ```python # 强制将某一列为数值类型 df['工资'] = pd.to_numeric(df['工资'], errors='coerce') # 非法输入会被设置为 NaN[^2] # 测试结果 print(df.dtypes) ``` #### 时间戳类型转换 当涉及到日期或时间格式时,可利用 `astype('datetime64[ns]')` 或者 `pd.to_datetime` 来实现标准化的时间表示。 ```python # 转换时间为 datetime 类型 df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间']) # 更加健壮的时间解析功能 # 替代方案 astype df['时间'] = df['时间'].astype('datetime64[ns]') ``` #### 分类变量转换 如果某些离散特征适合存储为类别类型,则可以通过如下方式进行优化: ```python # 转换某列为 category 类型 df['部门'] = df['部门'].astype('category') ``` 以上便是 Pandas 提供的主要强制数据类型转换手段及相关实例说明。
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