转换操作对于重塑和准备数据以进行分析或存储至关重要。三种常见的操作是过滤、聚合和连接。过滤根据特定条件选择数据子集。聚合通过分组并应用求和或平均值等函数来汇总数据。连接通过匹配关键列中的值来合并数据集。这些操作构成了 SQL、pandas 或 Spark 等工具中数据处理的骨干，使开发人员能够高效地清理、组织和组合数据。
过滤通过仅包含符合条件的行来减小数据集大小。例如，在 SQL 中，SELECT * FROM orders WHERE total > 100 检索总金额超过 100 美元的订单。在 Python 的 pandas 中，df[df['status'] == 'active'] 过滤出状态为“active”的行。过滤常用于删除无关数据、处理缺失值或关注特定时间范围。聚合将数据压缩为摘要。例如，像 SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department 这样的 SQL 查询计算每个部门的平均工资。在 pandas 中，df.groupby('category')['price'].sum() 按类别对价格求和。聚合对于生成报告、计算指标或识别趋势至关重要。
连接使用共享键组合数据集。例如，SQL 中的内连接（SELECT * FROM customers JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id）合并 ID 匹配的客户和订单数据。在 pandas 中，pd.merge(users, transactions, on='user_id') 连接用户表和交易表。连接可以是内连接（inner）、左连接（left）、右连接（right）或全连接（full），具体取决于如何处理不匹配的行。此操作对于丰富数据（例如将产品详细信息链接到销售记录）或整合来自多个源的信息至关重要。过滤、聚合和连接共同使开发人员能够将原始数据转换为结构化、可操作的格式。