jupyter notebook不支持str和int

Jupyter Notebook是一个非常受欢迎的交互式编程环境，它支持多种编程语言，包括Python。在Jupyter Notebook中，你可以使用字符串（str）和整数（int）类型的数据，进行各种操作和计算。

下面是一个演示示例，展示了如何在Jupyter Notebook中使用字符串和整数：

# 创建一个字符串变量
my_string = "Hello, World!"
print(my_string)

# 创建一个整数变量
my_int = 42
print(my_int)

# 进行字符串和整数的操作
concatenated_string = my_string + " " + str(my_int)
print(concatenated_string)

# 进行整数的计算
result = my_int * 2 + 10
print(result)

在上面的示例中，我们创建了一个字符串变量`my_string`和一个整数变量`my_int`，并进行了一些操作和计算。你可以在Jupyter Notebook中运行这段代码，并查看输出结果。

总结来说，Jupyter Notebook完全支持字符串和整数类型的数据，你可以在其中使用它们进行各种操作和计算。

相关问题

jupyter notebook怎么转换数据类型

在jupyter notebook中，可以使用不同的方法来转换数据类型。以下是一些常用的转换方法：

1. 使用astype()函数：可以使用astype()函数将数据转换为指定的数据类型。例如，将一个Series对象转换为整数类型可以使用`series.astype(int)`。

2. 使用pd.to_numeric()函数：如果要将字符串类型的数据转换为数值类型，可以使用pd.to_numeric()函数。例如，将一个Series对象中的字符串类型的数据转换为浮点数类型可以使用`pd.to_numeric(series, errors='coerce')`。

3. 使用pd.to_datetime()函数：如果要将字符串类型的数据转换为日期时间类型，可以使用pd.to_datetime()函数。例如，将一个Series对象中的字符串类型的数据转换为日期时间类型可以使用`pd.to_datetime(series)`。

4. 使用apply()函数：可以使用apply()函数结合lambda函数来对数据进行自定义的转换操作。例如，将一个Series对象中的所有元素转换为大写字母可以使用`series.apply(lambda x: str(x).upper())`。

jupyter notebook字符串转数值代码

可以使用 Python 内置的 float() 或者 int() 函数将字符串转换成数值类型：

str_num = "123.45"
float_num = float(str_num)
int_num = int(float_num)
print(float_num, int_num)  # 输出 123.45 123