类型转换分为几种？将以下各数据分别转成数值型、布尔型、字符型 （难度系数：☆☆☆） var a=”abc” var a = “123” var a = true; var a = undefined; var a = null;

类型转换分为显式类型转换和隐式类型转换两种。

将以下各数据分别转成数值型、布尔型、字符型：

var a=”abc”
数值型：NaN
布尔型：true（非空字符串都视为真，即使是空格）
字符型：'abc'

var a = “123”
数值型：123
布尔型：true
字符型：'123'

var a = true;
数值型：1
布尔型：true
字符型：'true'

var a = undefined;
数值型：NaN
布尔型：false
字符型：'undefined'

var a = null;
数值型：0
布尔型：false
字符型：'null'

相关问题

C语言中将数值类型转换成字符型

在C语言中，可以使用sprintf函数将数值类型转换成字符型。sprintf函数是一个用于格式化字符串的函数，它的原型如下：

int sprintf(char *str, const char *format, ...);

其中，第一个参数是一个指向字符型数组的指针，用于存储格式化后的字符串；第二个参数是一个格式化字符串，指定输出的格式；后面的参数是要输出的数据。

例如，将一个整型变量num转换成字符型数组str，可以使用以下代码：

int num = 123;
char str[10];
sprintf(str, "%d", num);

上述代码中，第一个参数是字符型数组str的地址，第二个参数是格式化字符串"%d"，表示输出一个十进制整数，第三个参数是要输出的数据，即整型变量num。执行完上述代码后，字符型数组str中就存储了字符串"123"。需要注意的是，字符型数组str要足够大，以存储格式化后的字符串。

csv文件中含有字符型的列，怎么将其他数据转换成数值型

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并将字符型列转换成数值型。具体操作可以按照以下步骤进行：

1. 使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('file.csv')

2. 使用pandas库中的astype函数将字符型列转换成数值型，例如：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

其中，'column_name'为需要转换的列名。

3. 对于一些无法转换为数值型的字符，可以使用pandas库中的replace函数将其替换成NaN（空值），例如：

   df['column_name'] = df['column_name'].replace('NA', pd.NaT)

其中，'NA'为需要替换的字符，pd.NaT表示NaN值。

以上是一些简单的操作，具体的转换方法还需要根据数据的特点进行调整。