【基础】Python数据转换与透视表操作

发布时间: 2024-06-24 18:25:16 阅读量: 5 订阅数: 25
![【基础】Python数据转换与透视表操作](https://img-blog.csdnimg.cn/20200520101028204.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3c2NjY2Njc=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 2.1 数据类型转换 ### 2.1.1 整数、浮点数、字符串之间的转换 Python中整数、浮点数、字符串之间的转换非常方便,可以通过内置函数实现。 ```python # 整数转浮点数 num_int = 10 num_float = float(num_int) # num_float = 10.0 # 浮点数转整数 num_float = 10.5 num_int = int(num_float) # num_int = 10 # 字符串转整数 num_str = "123" num_int = int(num_str) # num_int = 123 # 字符串转浮点数 num_str = "123.45" num_float = float(num_str) # num_float = 123.45 ``` # 2. Python数据转换实践 ### 2.1 数据类型转换 #### 2.1.1 整数、浮点数、字符串之间的转换 **整数、浮点数、字符串之间的转换** Python中,整数、浮点数和字符串之间可以相互转换。 ```python # 整数转浮点数 num_int = 10 num_float = float(num_int) print(num_float) # 输出:10.0 # 浮点数转整数 num_float = 10.5 num_int = int(num_float) print(num_int) # 输出:10 # 字符串转整数 num_str = "10" num_int = int(num_str) print(num_int) # 输出:10 # 字符串转浮点数 num_str = "10.5" num_float = float(num_str) print(num_float) # 输出:10.5 ``` **参数说明:** * `int()`:将数字或字符串转换为整数。 * `float()`:将数字或字符串转换为浮点数。 **逻辑分析:** * `int()`和`float()`函数接受一个数字或字符串参数,并返回一个整数或浮点数。 * 如果参数是字符串,则函数会尝试将其转换为数字。如果转换失败,则会引发`ValueError`异常。 #### 2.1.2 日期、时间、布尔值之间的转换 **日期、时间、布尔值之间的转换** Python中,日期、时间和布尔值也可以相互转换。 ```python # 日期转字符串 import datetime date_obj = datetime.date(2023, 1, 1) date_str = date_obj.strftime("%Y-%m-%d") print(date_str) # 输出:2023-01-01 # 字符串转日期 date_str = "2023-01-01" date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d") print(date_obj) # 输出:2023-01-01 00:00:00 # 布尔值转整数 bool_value = True int_value = int(bool_value) print(int_value) # 输出:1 # 整数转布尔值 int_value = 1 bool_value = bool(int_value) print(bool_value) # 输出:True ``` **参数说明:** * `datetime.date()`:创建一个日期对象。 * `datetime.datetime.strptime()`:将字符串转换为日期时间对象。 * `int()`:将布尔值转换为整数(True为1,False为0)。 * `bool()`:将整数转换为布尔值(0为False,非0为True)。 **逻辑分析:** * `datetime.date()`和`datetime.datetime.strptime()`函数用于在日期对象和字符串之间进行转换。 * `int()`和`bool()`函数用于在布尔值和整数之间进行转换。 ### 2.2 数据结构转换 #### 2.2.1 列表、元组、字典之间的转换 **列表、元组、字典之间的转换** Python中,列表、元组和字典之间可以相互转换。 ```python # 列表转元组 my_list = [1, 2, 3] my_tuple = tuple(my_list) print(my_tuple) # 输出:(1, 2, 3) # 元组转列表 my_tuple = (1, 2, 3) my_list = list(my_tuple) print(my_list) # 输出:[1, 2, 3] # 字典转列表 my_dict = {"name": "John", "age": 30} my_list = list(my_dict.items()) print(my_list) # 输出:[('name', 'John'), ('age', 30)] # 列表转字典 my_list = [('name', 'John'), ('age', 30)] my_dict = dict(my_list) print(my_dict) # 输出:{'name': 'John', 'age': 30} ``` **参数说明:** * `tuple()`:将列表转换为元组。 * `list()`:将元组转换为列表。 * `dict.items()`:返回字典的键值对列表。 * `dict()`:将键值对列表转换为字典。 **逻辑分析:** * `tuple()`和`list()`函数用于在列表和元组之间进行转换。 * `dict.items()`和`dict()`函数用于在字典和键值对列表之间进行转换。 #### 2.2.2 DataFrame、Series之间的转换 **DataFrame、Series之间的转换** Pandas库中,DataFrame和Series之间可以相互转换。 ```python import pandas as pd # DataFrame转Series df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Mary", "Bob"], "age": [30, 25, 40]}) series = df["name"] print(series) # 输出:0 John # 1 Mary # ```
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
本专栏汇集了全面的 Python 数据分析与可视化教程,涵盖从基础到进阶的各个方面。专栏分为基础篇和进阶篇,提供循序渐进的学习路径。基础篇包括数据分析与可视化入门、数据结构与类型、NumPy 库、Pandas 库、数据清洗、Matplotlib 基础和 Seaborn 库实践。进阶篇深入探讨数据探索性分析、数据预处理、数据聚合、时间序列分析、数据采样、数据合并、数据转换、数据统计描述、数据特征工程、数据建模、模型评估、交互式可视化、数据分析案例分析、数据清洗与预处理技巧、数据探索性分析、数据分组与聚合分析、数据合并与连接、数据筛选与过滤、数据转换与重塑、时间序列数据处理、数据可视化入门、数据可视化进阶、数据可视化艺术、多图合成与子图布局、数据可视化互动性、数据可视化输出、数据可视化实例分析、数据分析案例解析、数据分析工具箱、数据分析实用技巧、数据分析项目实战、高级数据处理技巧、数据透视表与交叉分析、高级数据清洗、时间序列分析、高级数据可视化、数据可视化优化、交互式可视化、数据分析与机器学习集成、数据分析管道与自动化、高级数据合并与连接、数据处理性能优化、数据采样与重采样、数据处理中的异常值检测与处理技巧、数据处理中的缺失值处理策略与方法、数据处理中的数据转换与规范化技术、数据分析中的特征工程与衍生变量创建、数据分析中的模型评估与交叉验证技巧、数据分析中的模型解释与可解释性分析、数据分析中的结果可视化与报告生成技巧、数据分析中的项目部署与实际应用案例。此外,专栏还提供了丰富的实战演练,涵盖数据爬取、聚合、分组、时间序列分析、金融、医疗、市场营销、社交媒体、旅游、环境、物流、农业和体育等领域的实际数据分析案例。

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