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  • Java数据类型转换

    千次阅读 2016-08-30 20:33:38
    Java数据类型转换 在说明数据类型转换(下简称类型转换)之前,得先说明什么是数据,数据可不仅仅是一个值,而是包括描述数据的种类(数据类型)、值以及基于其类型基础上可进行的操作的集合。从类型A转换到类型B,...

    Java数据类型转换

    在说明数据类型转换(下简称类型转换)之前,得先说明什么是数据,数据可不仅仅是一个值,而是包括描述数据的种类(数据类型)、值以及基于其类型基础上可进行的操作的集合。从类型A转换到类型B,这需要类型B拥有类型A的相关性质,他们之间的转换需要遵从一定规则,并不是可以任意转换的,最基本的转换思想:只有同类可转换,低级转高级可自动转换,高级转低级需要强制转换。
      所谓的自动转换(也称为隐式转化),就是编译器会自动帮助将低级类型转换成高级类型,而不需要程序员添加相关代码;而强制转换(也称为显示转换)则必须由开发人员添加相关代码进行强制转换,强制转换一般用于基本数据类型和不明类型对象(Java程序中常会有对象丢失类型信息,最常见的就是集合中对象是无类型信息的)强制转化为已知类型(不过需要知道这个对象确实是这个类型或其子类类型,否则会抛异常)。

    class A{}
    class B extends A{}
    A a = new B();//低级转高级,自动转换
    B b = (B)new A();//高级转低级,需强制转换,但是,虽然编译不报错,运行却是会报
    //错,因为高级转低级,引用数据类型中,运行时是要检查对象的真身的,真身不是引用对
    //象的类型或子类型是会抛异常的,因为B的功能可能A不具有,
    //也可以这样想:每个B肯定是一个A,但不是每一个A都是B,所以为了以防万一,运行时要做检查
    //低级高级,在引用对象数据类型中,就是继承链(包括接口的实现)上位于顶端的(父类)
    //是高级的,位于底层的(子类)是低级的;而在基本数据类型则自有规定
    

    转换的场景包括从变量的定义到复制、数值变量的计算到方法的参数传递、基类与派生类间的造型等。而由于数据类型的不同,转换的方式也不尽相同,前一节讲过,Java数据类型分为两种:基本数据类型和引用数据类型(详见:Java 变量数据类型),下面就这两种分别讲述数据类型的转换。

    1.基本数据类型之间的转换

    0.分类:

    Java变量数据类型一节讲过,Java基本数据类型实际上分为两类:数值类型和布尔类型。布尔类型只有boolean,所以boolean不能与其他7种基本类型互相转换,无论是自动转换还是强制转换。
      前面已经说过,只有拥有相同性质的“同类”类型才可以相互转换,显然布尔类型与数值类型不是同一类,因为布尔类型是不能计算的,而像字符类型char,虽是字符类型,但其实现是无符号整型(字符的ASCII码),加减乘除获得的结果还是整型,仍可转换成字符型(不过这个时候需要强制转换)。

    1.“低级高级”以及转换

    Java中规定,数值类型的从低级到高级:byte—>(short/char)—>int—>long—>float—>double。short/char同等级。其实这里的低级高级,也可以粗略看成范围的大小,范围小的低级,范围大的高级。
    低等级到高等级可自动转换,即

    byte b = 1;//默认1其实是int,但是直接赋值这种(右边是直接量,编译期就可以判
    //断,若是变量则是需要运行期判断,所以为以防万一,需要强制转换),编译器只会检查
    //是否越界,比如
    byte b1 = 222;//这个时候编译器会报错:很显然右边值超出byte范围
    long l = 100000000000l;//同样的,这里右边数值大于int范围,后面需要添加l/L
    //这个时候不加l/L,前面用强制转换也不行,因为右边的值是被认为int,而这个值超出了
    //int范围,小于int范围,就是一般的低级到高级自动转换
    float f = b;
    float f1 = 1.23f;//浮点型,默认double,不同于整型,这是高级到低级的转换,数值后面加f/F或进行强制转换
    char c = b;//报错,虽然char比byte高级,但是char是无符号型,不能自动转换
    

    另外,对于基本类型对应的包装类,也是能自动转换的,即:

    Integer i = 12;//这里int自动转换成Integer
    //但也只能对对应的基本类型进行自动转换
    byte b = 12;
    Integer i1 = b;//编译错误,这里就不能套用低级高级,因为是两个系统
    Byte b1 = 12;
    Integer i2 = b1;//同样不行,包装类也是引用类型,之间的转换遵守引用类型转换规则
    

    高等级到低等级,需要强制转换

    int i = 99;
    char c =(int)i;
    //很显然,这种转换是需要牺牲精度的,比如这个时候i =99999;大于char的取值范
    //围,这个时候,c只能取i的低两个字节为值,牺牲了精度
    

    当进行数学运算时,数据类型会自动发生提升到运算符左右之较大者,以此类推。当将最后的运算结果赋值给指定的数值类型时,可能需要进行强制类型转换。

    2.引用类型数据之间的转换

    这里不讨论,通过某种方法进行类型转换的情况,比如,类A有个方法:

    public B toB(){
    	//通过某些操作达到类型A转换成类型B
    	return B;
    }
    //典型的有每一个类都有的toString();方法,尤其特殊的,对于String,任意类
    //型对象 :a +"";即可转换成String
    

    1.分类

    引用数据类型的分类,是通过继承链来分类的,何谓继承链?即:A继承B,B继承C,C继承D……这样就形成了一条链:A->B->C->D……其中,父类相对子类来说是高级的,反之则是低级的,不在一条链上就不是“同类”。另外,要说明一点的,不只是继承,实现接口也同样能形成继承链,其中父接口是其实现类的高级。

    2.引用类型数据转换

    低级到高级自动转换,这一点同基本数据类型是一样的,但是,引用类型不同于基本数据类型,引用类型中是有两个东西的:引用与对象(这两个是不同的),而基本数据类型中的变量标识和值基本上可以看成一个:

    class A{
    	public void walk(){}
    }
    class B extends A{
    	public void run(){}
    }
    A a = new B();//可自动转换,但是这个时候a不能调用run方法(没有对外接口)
    

    a是引用,new B()是对象,这个时候,虽然转换了,但是,new B()还是B类型。Java中每次新建一个对象(不管是通过构造器还是反射、序列化等),这个对象的类型就已经确定了,在Java中我们可以通过继承、向上转型的关系使用父类类型来引用它,这个时候我们是使用功能较弱的类型(高级)引用功能较强的对象(低级),这是可行的。但是将功能较弱的类型强制转功能较强的对象时,就不一定可以行了。
      就像上面的例子,new B()对象还是B类型(从这一方面来看,引用类型转换并没有“转换”),只不过,这个时候引用它的是A类型,在Java变量数据类型一节有提到,Java任何对象都是通过引用来使用的,这个时候new B()这个对象只能通过a来访问,而a被限定为A类型,只有A类型功能,其功能被消弱了。如果这个时候想将对象还原,可以这样:

    B b = (B)a;//这个时候只是新增了一个B类型引用b指向new B()对象,引用a仍然是A类
    //型,没受影响。但b却是可以使用B类型所有功能
    

    高级转换成低级,需要强制转换

    //最开始
    B b = (B)new A();//编译正确,运行抛异常
    Class C extends B{}
    A a1 = new C();
    B b1 = (B)a1;//编译正确,运行正确
    

    父类强制转换成子类并不是总是成功,当引用类型的真实身份是父类本身的类型时,强制类型转换就会产生错误。编译器在编译时只会检查类型之间是否存在继承关系(是否是“同类”)以及上下级关系(是否需要强转),有则通过;而在运行时就会检查它的真实类型,是则通过,否则抛出ClassCastException异常。
      所以在继承中,子类可以自动转型为父类,但是父类强制转换为子类时只有当引用类型真正的身份为子类或子类的子类时才会强制转换成功,否则失败。
      想要更好的理解引用数据类型的转换,可以参考:Java的静态/动态类型。

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  • pg数据类型及数据类型转换

    千次阅读 2019-09-17 16:16:33
    数字类型: ...当有存储 IP 地址需求的业务场 时,对于 PostgreSQL 并不很 悉的开发者可能会使用字符类型存储,实际上 PostgreSQL 提供用于存储 IPv4 1Pv6 MAC 网络地址的专有网络地址数据类型 ,使用网络...

    数字类型:

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

    字符类型:

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    时间 日期类型:

    在这里插入图片描述
    时间 日期数据 型支持的操 符有 、减、乘、除,下面举例说明:
    在这里插入图片描述
    时间/日期类型常用函数:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    布尔类型:

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    网络地址类型:

    当有存储 IP 地址需求的业务场 时,对于 PostgreSQL 并不很 悉的开发者可能会使用字符类型存储,实际上 PostgreSQL 提供用于存储 IPv4 1Pv6 MAC 网络地址的专有网络地址数据类型 ,使用网络地址数据类型存 IP 地址 优于字符类型,因为网络地址类型一方面会对数 合法性进行检查 另一方面 提供了网络数据类型操作符和函数方便应用程序开发。网络地址类型列表:
    在这里插入图片描述
    cidr类型对IP 地址和子网掩码合法性进行检查, 而inet 不会 ,如下所示:
    在这里插入图片描述

    网络地址操作符:

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    数组类型:

    PostgreSQL 支持一维数组和多维数组,常用的数组类型为数字类型数组和字符型数组,也支持枚举类型、复合类型数组。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    数组操作符:
    在这里插入图片描述
    数组函数:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    范围类型:

    范围类型包含一个范围内 数据,常见的范围数据类型有日期范围类型、整数范围类型等;范围类型提供丰富的操作符和函数,对于日期安排、价格范围应用场景比较适用。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    每一个范围类型都包含下界和上界,方括号“[”表示包含下界,圆括号“(”表示排除下界,方括号“]”表示包含上界 ,圆 号“)”表示排除上界 ,也就是说方括号表示边界点包含在内,圆括号表示边界点不包含在内,范围类型值的输入有以下几种模式:
    在这里插入图片描述
    范围类型操作符:
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    范围类型函数:
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    给范围类型创建索引:
    在这里插入图片描述

    json/jsonb 类型:

    PostgreSQL 不只是一个关系型数据库,同时它还支持非关系数据类型 json (JavaScript Object Notation), json 属于重量级的非常规数据类型,下面将介绍 json 类型、 json jsonb差异、 json与jsonb 操作符和函数,以及 jsonb 键值的追加、删除、更新。
    在这里插入图片描述
    查询 json 数据:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    jsonb与json 操作符:
    在这里插入图片描述
    jsonb与json 操函数:
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    jsonb 键/值的追加、删除、更新:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    数据类型转换:

    前面几小节介绍了 PostgreSQL 常规数据类型和非常规数据类型,这一小节将介绍数据类型转换, PostgreSQL 数据类型转换主要有三种方式:通过格式化函数、 CAST函数、::操作符,下面分别介绍:
    通过格式化函数进行转换:
    在这里插入图片描述
    通过 CAST 函数进行转换:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    通过::操作符进行转换:
    在这里插入图片描述
    介绍了三种数据 型转换方法,第一种方法 容性相对较好,第三 方法用法简捷。

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  • SparkSql 数据类型转换

    万次阅读 2019-10-14 08:44:38
    SparkSql 数据类型转换1、SparkSql数据类型1.1数字类型1.2复杂类型2、Spark Sql数据类型和Scala数据类型对比3、Spark Sql数据类型转换案例3.1获取Column类3.2测试数据准备3.3spark入口代码3.4测试默认数据类型3.5把...



    原文作者:SunnyRivers

    原文地址:SparkSql 数据类型转换



    1、SparkSql数据类型

    1.1数字类型

    • ByteType:代表一个字节的整数。范围是-128到127
    • ShortType:代表两个字节的整数。范围是-32768到32767
    • IntegerType:代表4个字节的整数。范围是-2147483648到2147483647
    • LongType:代表8个字节的整数。范围是-9223372036854775808到9223372036854775807
    • FloatType:代表4字节的单精度浮点数 DoubleType:代表8字节的双精度浮点数
    • DecimalType:代表任意精度的10进制数据。通过内部的java.math.BigDecimal支持。BigDecimal由一个任意精度的整型非标度值和一个32位整数组成
    • StringType:代表一个字符串值
    • BinaryType:代表一个byte序列值
    • BooleanType:代表boolean值

    Datetime类型:

    • TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值
    • DateType:代表包含字段年,月,日的值

    1.2复杂类型

    • ArrayType(elementType, containsNull):代表由elementType类型元素组成的序列值。containsNull用来指明ArrayType中的值是否有null值
    • MapType(keyType, valueType, valueContainsNull):表示包括一组键 - 值对的值。通过keyType表示key数据的类型,通过valueType表示value数据的类型。valueContainsNull用来指明MapType中的值是否有null值
    • StructType(fields):表示一个拥有StructFields (fields)序列结构的值
      StructField(name, dataType, nullable):代表StructType中的一个字段,字段的名字通过name指定,dataType指定field的数据类型,nullable表示字段的值是否有null值。

    2、Spark Sql数据类型和Scala数据类型对比

    Spark sql数据类型Scala数据类型
    ByteTypeByte
    ShortTypeShort
    IntegerTypeInt
    LongTypeLong
    FloatTypeFloat
    DoubleTypeDouble
    DecimalTypescala.math.BigDecimal
    StringTypeString
    BinaryTypeArray[Byte]
    BooleanTypeBoolean
    TimestampTypejava.sql.Timestamp
    DateTypejava.sql.Date
    ArrayTypescala.collection.Seq
    MapTypescala.collection.Map
    StructTypeorg.apache.spark.sql.Row
    StructFieldThe value type in Scala of the data type of this field (For example, Int for a StructField with the data type IntegerType)

    3、Spark Sql数据类型转换案例

    调用Column类的cast方法

    3.1获取Column类

    df("columnName")            // On a specific `df` DataFrame.
    col("columnName")           // A generic column not yet associated with a DataFrame.
    col("columnName.field")     // Extracting a struct field
    col("`a.column.with.dots`") // Escape `.` in column names.
    $"columnName"               // Scala short hand for a named column.
    

    3.2测试数据准备

    1,tom,23
    2,jack,24
    3,lily,18
    4,lucy,19
    

    3.3spark入口代码

    val spark = SparkSession
          .builder()
          .appName("test")
          .master("local[*]")
          .getOrCreate()
    

    3.4测试默认数据类型

    spark.read.
          textFile("./data/user")
          .map(_.split(","))
          .map(x => (x(0), x(1), x(2)))
          .toDF("id", "name", "age")
          .dtypes
          .foreach(println)
    

    结果:

    (id,StringType)
    (name,StringType)
    (age,StringType)
    

    3.5把数值型的列转为IntegerType

     import spark.implicits._
        spark.read.
          textFile("./data/user")
          .map(_.split(","))
          .map(x => (x(0), x(1), x(2)))
          .toDF("id", "name", "age")
          .select($"id".cast("int"), $"name", $"age".cast("int"))
          .dtypes
          .foreach(println)
    

    结果:

    (id,IntegerType)
    (name,StringType)
    (age,IntegerType)
    

    3.6Column类cast方法的两种重载

    • 第一种
      def cast(to: String): Column
      Casts the column to a different data type, using the canonical string representation of the type. The supported types are:
      string, boolean, byte, short, int, long, float, double, decimal, date, timestamp.
    // Casts colA to integer.
    df.select(df("colA").cast("int"))
    Since
    1.3.0
    
    • 第二种
      def cast(to: DataType): Column
      Casts the column to a different data type.
    // Casts colA to IntegerType.
    import org.apache.spark.sql.types.IntegerType
    df.select(df("colA").cast(IntegerType))
    
    // equivalent to
    df.select(df("colA").cast("int"))
    

    4、Spark DateType cast

    1. 配置 Spark 的默认时区config(“spark.sql.session.timeZone”, “UTC”), 最直观. 这样直接写 df.select(df.col(“birth”).cast(TimestampType).cast(LongType))
    2. 不配置 conf
    df.select(from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(df.col("birth"), TimeZone.getTimeZone("UTC").getID), TimeZone.getDefault.getID).cast(LongType))
    

    没有配置 UTC:

    from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(lit("2012-12-11 16:00:00"), TimeZone.getTimeZone("UTC").getID), TimeZone.getDefault.getID)
    

    配置了 UTC: 多了8小时:

    from_utc_timestamp(to_utc_timestamp(lit("2012-12-12 00:00:00"), TimeZone.getTimeZone("UTC").getID), TimeZone.getDefault.getID)
    
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  • 1、假如读了一个csv表格,读成了DataFrame df=pd.read_csv("//Users//chen//Documents//csv//test....3、把列名为"A"的数据类型转换成int类型 df['A']= df['A'].astype('int') 注意:astype不是原地操作,需要重新赋

    1、假如读了一个csv表,读成了DataFrame

    df=pd.read_csv("//Users//chen//Documents//csv//test.csv",header=0)
    
    df.head(3)#查看前三行的记录
    

    2、查看列的数据类型

    df.dtypes#查看所有列的数据类型
    df['A'].dtypes#查看列名为"A"那列的数据类型
    

    3、把列名为"A"的数据类型转换成int类型

    df['A']= df['A'].astype('int')
    

    注意:astype不是原地操作,需要重新赋值.

    4、还有一种把字符串格式的数转化为数字类型

    df['A']= pd.to_numeric(df['A'])
    
    展开全文
  • 这样的字符串转换为一个数值,这就需要数据类型转换。 一、隐式转换和显示转换 隐式转换就是程序运行期间自行转换类型,不需要人为干预;而显示转换要求编译前指定由哪种类型转换成哪种类型,在代码书写中很容易识...
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    千次阅读 2019-04-07 22:35:53
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  • Vue数据类型转换

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    vue数据类型转换的问题 典型的String转Number问题。取决于percent属性值是整数还是分数。 1. 转换函数 /整数/parseInt(string) /分数/parseFloat(string) /Number/Number(val) 保留几位小数在方法后面加.toFixed(),...
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    千次阅读 2019-07-03 19:02:43
    PHP的数据类型转换属于强制转换,允许转换的PHP数据类型有: (int)、(integer):转换成整形 (float)、(double)、(real):转换成浮点型 (string):转换成字符串 (bool)、(boolean):转换成布尔类型 ...
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空空如也

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数据类型转换