写一个将两个.cav的数据集导入之后将其中的学历cur_degree_id转换成数字的python代码

在Python中，处理数据通常会用到pandas库，它提供了很多方便的数据操作功能。要实现您的需求，首先需要将两个`.cav`文件导入为DataFrame对象，然后对其中的`cur_degree_id`列进行处理，将其转换为数字。由于`.cav`格式不是一个标准的文件格式，我假设这是一个文本文件格式，并且每个值之间用逗号分隔。以下是一个示例代码，您可以根据实际的`.cav`文件格式进行相应的调整：

import pandas as pd

# 假设.cav文件是用逗号分隔的文本文件
# 定义一个函数来处理学历字段的转换
def convert_degree_id_to_number(degree_str):
    # 这里需要根据实际情况来转换学历的字符串表示为数字
    # 示例中我使用了一个字典来模拟转换过程
    degree_mapping = {
        '小学': 1,
        '初中': 2,
        '高中': 3,
        '本科': 4,
        '硕士': 5,
        '博士': 6
    }
    return degree_mapping.get(degree_str, None)  # 如果找不到对应转换则返回None

# 读取两个.cav文件
df1 = pd.read_csv('dataset1.cav', header=None, names=['id', 'name', 'cur_degree_id'])
df2 = pd.read_csv('dataset2.cav', header=None, names=['id', 'name', 'cur_degree_id'])

# 应用转换函数到'cur_degree_id'列，创建一个新列'cur_degree_number'
df1['cur_degree_number'] = df1['cur_degree_id'].apply(convert_degree_id_to_number)
df2['cur_degree_number'] = df2['cur_degree_id'].apply(convert_degree_id_to_number)

# 输出转换后的数据，以检查是否正确
print(df1.head())
print(df2.head())

# 如果需要保存转换后的数据到新的文件，可以使用以下代码
df1.to_csv('dataset1_converted.cav', index=False)
df2.to_csv('dataset2_converted.cav', index=False)

请注意，上述代码中的`convert_degree_id_to_number`函数需要根据您的实际学历数据进行调整。如果`.cav`文件有特定的格式定义，请提供相应的格式描述，以便给出更准确的代码。