python数据清洗数据类型转换

在Python中，数据清洗和数据类型转换是数据处理的重要步骤之一。下面是一些常用的数据清洗和类型转换操作：

1. 字符串操作：
- 大小写转换：使用lower()函数将字符串转换为小写，使用upper()函数将字符串转换为大写。
- 字符串拼接：使用"+"操作符将多个字符串拼接在一起。

2. 数据类型转换：
- 字符串转整数：使用int()函数将字符串转换为整数。
- 字符串转浮点数：使用float()函数将字符串转换为浮点数。
- 整数/浮点数转字符串：使用str()函数将整数或浮点数转换为字符串。

3. 缺失值处理：
- 删除缺失值：使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
- 转换为日期类型：使用to_datetime()函数将字符串或整数转换为日期类型。
- 转换为类别类型：使用astype()函数将数据转换为类别类型，可以减少内存占用。

5. 数据去重：
- 去除重复值：使用drop_duplicates()函数去除DataFrame中的重复行。
- 去除重复项：使用set()函数将列表或数组转换为集合，去除重复项。