数据转换

数据分析中，数据的转换是非常重要的一步。无论是字符串操作、时间格式处理、类别型数据处理还是排序与重新索引，这些技能都能帮助我们更好地整理和准备数据，使其更符合分析需求。

在这一章节中，我们将详细介绍如何使用Pandas进行这些常见的数据转换操作，并通过实际示例说明每种操作的应用场景和方法。以下是本章的具体内容结构：

一、基础数据转换

1. 将字符串型数据转换为数值型数据

在数据分析中，我们经常需要将字符串型数据（如类别或标识符）转换为数值型数据以便进行数学运算或统计分析。Pandas 提供了 astype() 方法来进行这种转换。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含类别标签的数据框
df = pd.DataFrame(