以文本形式存储的数字批量转化为数字，以文本形式存储的数字怎么批量转换为数字

《文本型数字批量转换为数字的实用方法全解析》

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在日常的数据处理工作中，我们经常会遇到以文本形式存储的数字，这些文本数字可能来自于各种数据源，如电子表格中的部分数据录入错误、从文本文件中读取的数据等，如果需要对这些数据进行数学运算或者按照数值大小进行排序等操作，就必须将它们批量转换为数字，以下将详细介绍几种常见的方法。

一、在电子表格软件（以Excel为例）中的操作方法

1、使用“错误检查”选项（适用于少量文本数字转换）

- 在Excel中，如果单元格左上角有绿色小三角，表示该单元格中的数字被存储为文本，我们可以点击该单元格旁边的黄色感叹号图标，在弹出的菜单中选择“转换为数字”选项，不过这种方法只适用于逐个单元格的转换，如果数据量较大则效率较低。

2、利用“选择性粘贴”功能

- 在一个空白单元格中输入数字1，然后复制这个单元格。

- 选中需要转换为数字的文本数字所在的单元格区域。

- 右键单击选中区域，选择“选择性粘贴”，在弹出的对话框中，选择“乘”（或者“除”也可以，只要操作数是1即可），然后点击“确定”，这样，原本以文本形式存储的数字就会被转换为数字，这种方法可以批量处理大量数据。

3、使用“数据分列”功能

- 选中需要转换的文本数字列。

- 在Excel的“数据”选项卡中，点击“分列”按钮。

- 在“分列向导”的第1步中，选择“分隔符号”（如果数据是有规律分隔的，如逗号分隔等；如果数据没有分隔符，直接进入下一步），然后点击“下一步”。

- 在第2步中，不做任何操作（因为我们不需要按照分隔符进行分列），直接点击“下一步”。

- 在第3步中，在“列数据格式”中选择“常规”，然后点击“完成”，这样，文本数字就会被转换为数字。

4、使用函数公式

- 如果数据比较复杂，例如部分单元格是文本数字，部分是真正的文本内容，我们可以使用函数来进行转换，使用VALUE函数，假设我们的数据在A列，我们可以在B列输入公式“=VALUE(A1)”（如果A1中的内容是可以转换为数字的文本数字，就会转换为数字），然后向下填充这个公式到需要转换的所有行，不过这种方法对于一些特殊格式的文本数字可能会出错，如带货币符号且格式不规范的文本数字。

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二、在数据库管理系统（以MySQL为例）中的操作方法

1、使用CAST或CONVERT函数（适用于查询结果中的转换）

- 如果我们从数据库中查询数据，并且想在查询结果中将文本数字转换为数字，可以使用CAST或CONVERT函数，如果我们有一个名为“mytable”的表，其中有一个名为“text_number”的列存储着文本数字，我们可以使用以下查询语句：

- “SELECT CAST(text_number AS SIGNED) FROM mytable;”或者“SELECT CONVERT(text_number, SIGNED) FROM mytable;”，这里的SIGNED表示将数据转换为有符号整数，如果要转换为浮点数，可以使用DECIMAL类型等其他合适的类型。

2、在表结构中修改数据类型（适用于整个列的永久转换）

- 如果我们想直接在表中将文本数字列转换为数字列，可以使用ALTER TABLE语句，如果要将“text_number”列从文本类型转换为整数类型，可以使用：

- “ALTER TABLE mytable MODIFY text_number INT;”，不过这种操作需要谨慎，因为如果列中的数据存在不能转换为数字的文本内容，将会导致错误，在执行此操作之前，最好先对数据进行清理和验证。

三、使用编程语言进行转换（以Python为例）

1、使用基本类型转换（适用于简单情况）

- 如果我们使用Python处理文本数字，例如从一个文本文件中读取数据，假设我们有一个包含文本数字的列表“text_num_list”，我们可以使用循环遍历列表中的每个元素，然后使用int()或者float()函数进行转换。

- “new_num_list = []

- for num in text_num_list:

- try:

- new_num = int(num)

- new_num_list.append(new_num)

- except ValueError:

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- new_num = float(num)

- new_num_list.append(new_num)”

- 这里我们使用了try - except语句来处理可能出现的转换错误，因为有些文本数字可能是浮点数格式，如果直接使用int()转换会出错。

2、使用pandas库（适用于处理表格数据）

- 如果我们处理的数据类似于电子表格中的表格数据，我们可以使用pandas库，我们需要安装pandas库（如果尚未安装）。

- 假设我们有一个CSV文件，其中包含文本数字列，我们可以使用以下代码进行转换：

- “import pandas as pd

- data = pd.read_csv('your_file.csv')

- cols_to_convert = ['col1', 'col2'] # 假设要转换的列名

- for col in cols_to_convert:

- data[col]= pd.to_numeric(data[col], errors = 'coerce')

- data.to_csv('new_file.csv', index = False)”

- 这里的“pd.to_numeric”函数会将指定列中的文本数字转换为数字，如果遇到不能转换的内容，根据“errors = 'coerce'”的设置，会将其转换为NaN（Not a Number）。

无论是在电子表格软件、数据库管理系统还是通过编程语言，我们都有多种方法可以将以文本形式存储的数字批量转换为数字，在实际操作中，需要根据数据的特点、数据源以及后续的处理需求选择最合适的方法。