この章の紹介
データフォーマットとは
はじめに：
-この章を学習
すると、データに関する標準化/フォーマットされた視点が得られます-方法論：Pythonの視点からファイルとデータ表現を理解する-
実践能力：ファイルの入力と出力を使用してプログラムを作成する方法を学ぶ
1.データ編成の次元
次元：データのセットの編成-線形または2次元以上
1次元データ：ピアツーピア関係の順序付けられたデータまたは無秩序なデータで構成され、線形に編成されます
2次元データ：1次元データの組み合わせである複数の1次元データで構成されます（テーブルは一般的な2次元データであり、ヘッダーは2次元データの一部です）
多次元データ：新しい次元での1次元または2次元データの拡張
2.データ操作サイクル
ストレージ<->は<->操作を意味します-合計3段階
3.1次元データの表現
注文済み、使用リスト注文なし、使用
セット
リストとコレクションの両方を使用して、forでデータをトラバースできます。
4.1次元データの保存
方法1：1つ以上のスペースを使用して、次の
ように改行せずに区切ります。中国、米国、日本、イタリア
制限：データにスペースを含めることはできません
方法2：英語の半値幅のコンマを使用して、改行なしで区切ります。
たとえば、中国、米国、日本、イタリア。
制限：英語のコンマをデータに含めることはできません。
その他の方法：特別な記号を使用して分離する
5.1次元データ処理
例1
f = open("E:/code/python/821/fname.txt",encoding="utf-8")
txt = f.read()
ls = txt.split()
f.close()
print(ls)
输出
['中国', '美国', '日本', '意大利', '德国', '法国', '英国', '意大利']
例2
ls = ['新疆','北京','大连']
f = open("E:/code/python/821/fname.txt","w",encoding="utf-8")
f.write(" ".join(ls))
f.close()
この時点でファイルを表示します
概要：read-split（）write-join（）
6.2次元データの表現
通常、2次元のリストを使用します-それ自体とリスト内の各要素はリストです
2レベルのforループを使用して各要素をトラバースします
7.CSVフォーマットと2Dデータストレージ
CSV：Comma-Separated Values-Comma-separated
Values-国際的に使用される1次元および2次元データストレージ形式、一般的な.csv拡張子
-行ごとに1つの1次元データ、コンマで区切られ、空白行なし-Excel
および一般的な編集ソフトウェアを使用できます.csvファイルとしての読み取りまたは保存
規則
-要素が欠落している場合でも、コンマを表にする必要があります-2
次元データのヘッダーは、データとして保存することも、個別に保存することもできます
要素にコンマが含まれている場合は、要素の両側に引用符を追加する必要があります。これは、コンマが要素の区切りに使用されていないことを示します。
一般的なインデックス作成の習慣：最初の行、次に列ls [row]列
8.2次元データ処理
例1 读出
fo = open(fname)
ls = []
for line in fo:
line = line.replace("\n","")#根据每行结束都有回车的习惯
ls.append(line.split(","))#括号内得到由，分隔开的列表
fo.close()
例2CSV形式でファイルにデータを書き込む
ls = [[],[],[]] #二维列表
f = open(fname,'w')
for item in ls:
f.write(','.join(item) + "\n")
f.close()
例3トラバース
ls = [[1,2],[3,4],[5,6]] #二维列表
for row in ls:
for column in row:
print(column)
输出
1
2
3
4
5
6
出典：BIT Python MOOC