047 一維數據的格式化和處理

目錄

• 1、概述
• 2、數據組織的維度
  • 2.1 從一個數據到一組數據
  • 2.2 維度：一組數據的組織形式
  • 2.3 一維數據
  • 2.4 二維數據
  • 2.5 多維數據
  • 2.6 高維數據
  • 2.7 數據的操做週期
• 3、一維數據的表示
  • 3.1 若是數據間有序：使用列表類型
  • 3.2 若是數據間無序：使用集合類型
• 4、一維數據的存儲
  • 4.1 存儲方式一：空格分隔
  • 4.2 存儲方式二：逗號分隔
  • 4.3 存儲方式三：其餘方式
• 5、一維數據的處理
  • 5.1 數據的處理
  • 5.2 一維數據的讀入處理
    • 5.2.1 從空格分隔的文件中讀入數據
    • 5.2.2 從特殊符號分隔的文件中讀入數據
  • 5.3 一維數據的寫入處理
    • 5.3.1 採用空格分隔方式將數據寫入文件
    • 5.3.2 採用特殊分隔方式將數據寫入文件
• 6、單元小結
  • 6.1 一維數據的格式化和處理

1、概述

• 數據組織的維度
• 一維數據的表示
• 一維數據的存儲
• 一維數據的處理

2、數據組織的維度

2.1 從一個數據到一組數據

2.2 維度：一組數據的組織形式

2.3 一維數據

由對等關係的有序或無序數據構成，採用線性方式組織

3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376

• 對應列表、數組和集合等概念

2.4 二維數據

由多個一維數據構成，是一維數據的組合形式

表格是典型的二維數據，其中，表頭是二維數據的一部分

2.5 多維數據

由一維或二維數據在新維度上擴展造成

2.6 高維數據

僅利用最基本的二元關係展現數據間的複雜結構

2.7 數據的操做週期

存儲 <-> 表示 <-> 操做

3、一維數據的表示

3.1 若是數據間有序：使用列表類型

ls = [3.1398, 3.1349, 3.1376]

• 列表類型能夠表達一維有序數據
• for循環能夠遍歷數據，進而對每一個數據進行處理

3.2 若是數據間無序：使用集合類型

st = {3.1398, 3.1349, 3.1376}

• 集合類型能夠表達一維無序數據
• for循環能夠遍歷數據，進而對每一個數據進行處理

4、一維數據的存儲

4.1 存儲方式一：空格分隔

中國 美國 日本 德國 法國 英國 意大利

• 使用一個或多個空格分隔進行存儲，不換行
• 缺點：數據中不能存在空格

4.2 存儲方式二：逗號分隔

中國,美國,日本,德國,法國,英國,意大利

• 使用英文半角逗號分隔數據進行存儲，不換行
• 缺點：數據中不能有英文逗號

4.3 存儲方式三：其餘方式

中國$美國$日本$德國$法國$英國$意大利

• 使用其餘符號或符號組合分隔，建議採用特殊符號
• 缺點：須要根據數據特色定義，通用性較差

5、一維數據的處理

5.1 數據的處理

存儲 <-> 表示

• 將存儲的數據讀入程序
• 將程序表示的數據寫入文件

5.2 一維數據的讀入處理

5.2.1 從空格分隔的文件中讀入數據

中國 美國 日本 德國 法國 英國 意大利

txt = open(fname).read()
ls = txt.split()
f.close()
print(ls)  # ['中國', '美國', '日本', '德國 ', '法國', '英國', '意大利']

5.2.2 從特殊符號分隔的文件中讀入數據

中國$美國$日本$德國$法國$英國$意大利

txt = open(fname).read()
ls = txt.split('$')
f.close()
print(ls)  # ['中國', '美國', '日本', '德國 ', '法國', '英國', '意大利']

5.3 一維數據的寫入處理

5.3.1 採用空格分隔方式將數據寫入文件

ls = ['中國', '美國', '日本']
f = open(fname, 'w')
f.write(' '.join(ls))
f.close()

5.3.2 採用特殊分隔方式將數據寫入文件

ls = ['中國', '美國', '日本']
f = open(fname, 'w')
f.write('$'.join(ls))
f.close()

6、單元小結

6.1 一維數據的格式化和處理

• 數據的維度：一維、二維、多維、高維
• 一維數據的表示：列表類型(有序)和集合類型(無序)
• 一維數據的存儲：空格分隔、逗號分隔、特殊符號分隔
• 一維數據的處理：字符串方法 .split() 和 .join()