python清洗苹果产量数据：从字符串到整型的转化-EW帮帮网

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一、引言

在处理苹果产量数据时，我们经常遇到数据格式不一致的问题，尤其是当数据以字符串形式给出时。本文档将介绍两种方法，帮助我们轻松将苹果产量的字符串数据转化为整型数据，以便更好地进行数据分析和可视化。

二、使用普通方法清洗数据

1. 创建字典并遍历

首先，我们创建一个包含苹果产地和产量信息的字典。然后，通过遍历字典，我们可以逐个将产量的字符串值转化为整型值。这种方法虽然简单直接，但需要在遍历过程中对每个键值对进行操作。

2. 示例代码

# 假设我们有以下字典数据  
apple_dict = {  
    "天水": "1000",  
    "静宁": "1800",  
    # ... 其他产地和产量数据  
}  
  
# 遍历字典并转化产量值为整型  
cleaned_dict = {}  
for key, value in apple_dict.items():  
    cleaned_dict[key] = int(value)  
  
# 打印清洗后的字典  
print(cleaned_dict)

3. 结果展示

通过上述代码，我们可以得到一个所有产量值均为整型的字典，便于后续的数据处理和分析。

三、使用内置函数清洗数据

1. 介绍map函数

除了普通方法外，我们还可以利用Python的内置函数map()来更高效地清洗数据。map()函数接受一个函数和一个或多个可迭代对象作为参数，将函数应用于可迭代对象的每一个元素，并返回一个迭代器，其中包含应用函数后的结果。

2. 示例代码

# 定义转换函数  
def string_to_int(value):  
    return int(value)  
  
# 使用map函数转化产量值为整型  
cleaned_dict = dict(map(lambda item: (item[0], string_to_int(item[1])), apple_dict.items()))  
  
# 打印清洗后的字典  
print(cleaned_dict)