【基础】数据的基本处理与转换方法

# 2.1 数据类型转换

数据类型转换是指将一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据处理中，经常需要将数据从一种格式或类型转换为另一种格式或类型，以满足不同的处理需求。

### 2.1.1 整数、浮点数和字符串的转换

整数、浮点数和字符串是 Python 中最常用的数据类型。它们之间的转换非常简单。

# 将整数转换为浮点数
num_int = 10
num_float = float(num_int)

# 将浮点数转换为整数
num_float = 10.5
num_int = int(num_float)

# 将字符串转换为整数或浮点数
num_str = "10"
num_int = int(num_str)
num_float = float(num_str)

# 2. 数据转换技巧

数据转换是数据处理中至关重要的一步，它涉及将数据从一种格式或类型转换为另一种格式或类型。数据转换技巧可以帮助我们处理来自不同来源和格式的数据，并将其标准化和统一化，以便进行进一步的分析和处理。

### 2.1 数据类型转换

数据类型转换涉及将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。常见的类型转换包括：

#### 2.1.1 整数、浮点数和字符串的转换

* **整数到浮点数：**使用 `float()` 函数，例如：`float(10)` 返回 10.0
* **浮点数到整数：**使用 `int()` 函数，例如：`int(10.5)` 返回 10
* **字符串到整数：**使用 `int()` 函数，例如：`int("10")` 返回 10
* **字符串到浮点数：**使用 `float()` 函数，例如：`float("10.5")` 返回 10.5

#### 2.1.2 日期和时间格式的转换

* **字符串到日期：**使用 `datetime.strptime()` 函数，例如：`datetime.strptime("2023-03-08", "%Y-%m-%d")` 返回一个 `datetime` 对象。
* **日期到字符串：**使用 `datetime.strftime()` 函数，例如：`datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")` 返回当前日期的字符串表示。

### 2.2 数据格式转换

数据格式转换涉及将数据从一种格式转换为另一种格式。常见的格式转换包括：

#### 2.2.1 文本、CSV和JSON格式的转换

* **文本到CSV：**使用 `csv.writer()` 函数，例如：

import csv

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    writer.writerow(['John', 30, 'New York'])

* **CSV到JSON：**使用 `json.dumps()` 函数，例如：

import json

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

json_data = json.dumps(data)

#### 2.2.2 XML和YAML格式的转换

* **XML到YAML：**使用 `xmltodict.parse()` 函数，例如：

`