数据类型转换

基本数据类型转换

转换方向	转换函数	说明
string->int	int(str_value)	将字符串str_value转成一个整数，str_value也可为long/float
num->string	str(num_value)	将一个数(int/long/float)num_value转成字符串
x->float	float(x)	将x转换为一个浮点数
x->long	long(x)	将x转换为一个长整数
s->tuple	tuple(s)	将序列s转化成元组tuple
s->list	list(s)	将序列s转化成列表list
s->set	set(s)	将序列s转化成可变集合 set
char->num	ord(c)	将一个字符转化成其整数值（ASCII码值）
num->char	chr(c)	将一个整数（ASCII码值）转化成其对应的字符
num->hex	hex(x)	将一个整数值转化为其对应的十六进制字符串
num->oct	oct(x)	将一个整数值转化成其对应的八进制字符串

特殊转换方法

1. 将list中的字符串全部转化成数值（list中仅包含可以转化成数值的字符串）

• list(map(int, a))

a = ['123', '432', '31']
b = ['12.43', '54.6754', '12.453']
c = list(map(int, a))
d = list(map(float, a))
print(c)
print(d)

# 运行结果
[123, 432, 31]
[12.43, 54.6754, 12.453]

2. 将list中的数值全部转化成字符串（list中可以包含一切能转成字符串的对象）

• list(map(str, a))

e = [12.43, 54.6754, 12.453, '123']
f = list(map(str, e))
print(f)

# 运行结果
['12.43', '54.6754', '12.453', '123']

数值 nan 的处理

判断一个值是否是 nan

1. 使用nunpy进行判断

import numpy as np

#若要判断变量Number是不是nan
np.isnan(number)

2. 使用math

import math
math.isnan(number)

3. 自己定义判别函数

# 自己定义一个判断nan的函数
def isNan(num):
    return num != num

示例

import math
import numpy as np
a = float('nan')
b = 10
# 自己定义一个判断nan的函数
def isNan(num):
    return num != num
print("a is {}".format(a))
print("b is {}".format(b))
print("{} --> {} is nan: {}".format('isNan', a, isNan(a)))
print("{} --> {} is nan: {}".format('isNan', b, isNan(b)))
print("{}  --> {} is nan: {}".format('math', a, math.isnan(a)))
print("{}  --> {} is nan: {}".format('math', b, math.isnan(b)))
print("{} --> {} is nan: {}".format('numpy', a, np.isnan(a)))
print("{} --> {} is nan: {}".format('numpy', b, np.isnan(b)))

# 输出
a is nan
b is 10
isNan --> nan is nan: True
isNan --> 10 is nan: False
math  --> nan is nan: True
math  --> 10 is nan: False
numpy --> nan is nan: True
numpy --> 10 is nan: False

nan 转化成数值

1. 利用numpy的nan_to_num函数实现:

a = float('nan')
b = 10
print(np.nan_to_num(a, nan=100))
print(np.nan_to_num(a))
print(np.nan_to_num(b))

# 输出
100.0
0.0
10

2. 根据nan判断函数，自己写转换函数

日期处理

使用datetime模块处理日期:

>>> import datetime
>>> d1 = datetime.datetime(2018,10,31)   # 第一个日期
>>> d2 = datetime.datetime(2019,2,2)   # 第二个日期
>>> interval = d2 - d1                   # 两日期差距
>>> interval.days                        # 具体的天数                     
94
>>> interval.seconds                     # 具体的秒数
0

datetime.datetime()常用模块有：

>>> filter(lambda x: not x.startswith("_"), dir(interval))
['days', 'max', 'microseconds', 'min', 'resolution', 'seconds', 'total_seconds']

如果是两个日期还是带时，分，秒的话，同样可以算出两者的相距天数及秒数.

>>> import datetime
>>> d1 = datetime.datetime(2018,10,31,10,30,00)
>>> d2 = datetime.datetime(2018,11,1,10,40,30)
>>> interval = d2 - d1
>>> interval                   # 第一项是天数，相距1天
datetime.timedelta(1, 630)
>>> interval.days              # 具体天数
1
>>> interval.seconds           # 额外秒数
630
>>> interval.total_seconds()   # 相差总秒数  
87030.0