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数据清洗：数据类型转换技巧

1数据清洗：数据类型转换技巧

1.1数据类型转换的重要性

1.1.1理解数据类型

在数据科学中，数据类型定义了数据的结构和属性，这对于数据的存储、处理和分析至关重要。数据类型可以分为以下几类：

数值型：包括整数（int）和浮点数（float）。

字符串型：用于存储文本数据（str）。

日期时间型：用于存储日期和时间信息（datetime）。

布尔型：用于存储逻辑值（bool）。

分类型：用于存储有限的类别数据（category）。

1.1.2数据类型不匹配的常见问题

数据类型不匹配可能导致以下问题：

数据解析错误：例如