结构化、半结构化和非结构化数据

一、结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。 举一个例子： id name age gender 1 Liu Yi 20 male 2 Chen Er 二、半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。 所以，半结构化数据的扩展性是很好的。 三、非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。 非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。

Python数据科学（四）- 数据收集系列1.数据型态2.结构化vs半结构化vs非结构化数据3.Python IO与档案处理

Data）：在一定区间内可以任意取值的数据，其数值是连续不断的，例如人的身高 一定区间内可以任意取值的数据，其数值是连续不断的，相邻两个数值可取无限个数值 其数值只能用测量或计量的方法获得 2.结构化 vs半结构化vs非结构化数据 结构化数据 每笔数据都有固定的字段、固定的格式，方便程序进行后续取用与分析 例如数据库 半结构化数据 数据介于数据化结构与非结构化数据之间 数据具有字段，也可以依据字段来进行查找 ，使用方便，但每笔数据的字段可能不一致 例如：XML，JSON 非结构化数据 没有固定的格式，必须整理以后才能存取 没有格式的文字、网页数据 1.结构化数据 结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据 2.半结构化数据 - XML <users> <user> <name>xsl</name> <gender>boy</gender> <age> 我们就需要从非结构化数据中挖掘数据，我们就需要先把非结构化数据转换成结构化数据，此时我们就可以使用ETL工具。

非结构化文本到结构化数据

将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。 1、问题背景文本数据在我们的日常生活中无处不在，如何将这些文本数据转换为结构化数据是非常有用的，它可以帮助我们更好地管理和利用这些数据。 然而，将非结构化文本转换为结构化数据是一项具有挑战性的任务，因为非结构化文本通常是杂乱无章且不规则的。2、解决方案将非结构化文本转换为结构化数据的解决方案之一是使用自然语言处理（NLP）技术。 引入re库import re​# 2. 不同的方法适用于不同类型的非结构化文本和不同的需求，我们可以根据具体的需求和数据选择合适的方法或组合多种方法来实现从非结构化文本到结构化数据的转换。

Python爬虫(九)_非结构化数据与结构化数据

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取。 更多内容请参考：Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤： 定（要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索） 爬（将所有的网站的内容全部爬下来） 取（分析数据，去掉对我们没用处的数据 ） 存（按照我们想要的方式存储和使用） 表（可以根据数据的类型通过一些图标展示） 以前学的就是如何从网站去爬数据，而爬下来的数据却没做分析，现在，就开始对数据做一些分析。 数据，可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据：先有数据，再有结构 结构化数据：先有结构，再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址 正则表达式 Python正则表达式 HTML文件 正则表达式 XPath CSS选择器 结构化的数据处理 JSON文件 JSON Path 转化为Python类型进行操作（json类） XML文件 转化为Python

图片结构化信息提取：从非结构化图像到结构化数据

摘要： 图片结构化信息提取是将非结构化的图像内容转换为结构化数据的过程。 一、非结构化图像与结构化数据的鸿沟 1.1 图像内容的非结构化特性 图片是一种典型的非结构化数据。在一张图片中，包含了丰富的视觉信息，这些信息以像素矩阵的形式存储，难以直接被计算机系统理解和处理。 1.2 结构化数据的应用价值 将图片内容转换为结构化数据，可以带来多方面的应用价值： 可检索性：结构化数据可以建立索引，支持基于内容的检索 可分析性：结构化数据可以参与计算和分析，支持统计、聚合等操作 可对接性：结构化数据可以方便地与其他系统对接，融入现有的数据处理流程 因此，图片结构化信息提取成为连接视觉内容与数据应用的关键环节。 图片结构化信息提取可以自动从图片中提取类别、场景、对象等标签信息，形成结构化的标签数据。这些标签数据可以直接用于内容平台的标签体系。

Spark读取结构化数据

qr-code.png 读取结构化数据 Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。 返回的DataFrame可以做简单的变化，比如转换 数据类型，对重命名之类。 import org.apache.spark.sql. (sql) .withColumn("col1", $"col1".cast(IntegerType)) .withColumnRenamed("col2","new_col2") def main(args: Array[String]): Unit = { df.show() df.printSchema() } } 读取HDFS数据 HDFS上没有数据无法获取表头 option("inferSchema","true") .option("delimiter","\001") .load(location) .toDF("col1","col2"

python 结构化保存数据

原来的数据都是散着的，我让他按照excel这种格式记录好给我，其实就是将非结构化的数据结构化，便于我后期灵活处理，比如导入数据库或者转换成json的都可以。 当时我先将数据结构化到json文件中了，主要做了图片的地址处理，后面的案例也是用的这个数据，后期不管你是要做卡片展示或者什么都非常方便。 案例2-md文件数据转json 平常出题目，为了方便书写和修改，都是写在石墨文档中的，不过也带来了问题，当内容很多后很难管理，比如我想从里面挑一些题目组成其它的试卷或者作为练习测试用不方便，需要复制来复制去 想的是将文本数据结构化导出，放到数据库中去，以后直接从数据库里面随意取，如果都打上知识点，难度等标签，那么价值会更大。这个属于内容建设的问题了。 首先我将网页的内容导出md格式。 最后保存到json文件中，即完成文档数据到结构化数据的转换。

数据科学 IPython 笔记本 9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组

9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 这里没有任何东西告诉我们三个数组是相关的；如果我们可以使用单一结构来存储所有这些数据，那将更自然。NumPy 可以使用结构化数组处理这个问题，结构化数组是具有复合数据类型的数组。 回想一下，之前我们使用这样的表达式创建了一个简单的数组： x = np.zeros(4, dtype=int) 我们可以使用复合数据类型规范，以相似方式创建结构化数组： # 使用结构化数组的复合数据类型 创建结构化数组 可以通过多种方式规定结构化数组数据类型。 如果你发现自己为处理结构化数据的遗留 C 或 Fortran 库编写 Python 接口，你可能会发现结构化数组非常有用！

Python：非结构化数据-XPath

Xpath表达式：/Root//Person[contains(Blog,'cn') and contains(@ID,'01')] 提取多个标签下text 在写爬虫的时候，经常会使用xpath进行数据的提取

结构化数据：提升网页排名

结构化数据后在搜索结果中展示的例子 结构化数据标志在搜索结果页显示星号和评分，请注意下图片段上方的星号和评分，这通称搜索结果丰富片段，额外的扩展信息。 关于结构化数据可以查看谷歌和必应结构化数据官方文档分别是： 结构化数据简介： https://developers.google.com/search/docs/guides/intro-structured-data BING搜索RECIPES BEEF搜索结果页如图： 结构化数据标志丰富搜索结果页信息 这些信息来自哪里，搜索引擎是如何获取这些数据？ 谷歌和必应目前支持的结构化数据在不断地增加，我们经常会看到下面这个搜索结果： 谷歌搜索结果页展示丰富的信息图 谷歌通过分析网页信息图结构化数据生成丰富信息图，但它也允许你提交信息图。 结构化数据是否对排名有利，看情况，例如RECIPE在BING的搜索结果第一排，评论通常起到的作用是提高点击率。

选择哪种结构化数据标记

目前主流搜索引擎支持三种类型的结构化数据标记格式：JSON-LD，Microdata，RDFa，我们如何正确选择这三种不同的结构化数据编写方法？ 谷歌在2015年宣布JSON-LD作为首选方法，这个宣布是非常重要的，因为谷歌之前没有说明偏好哪种结构化数据标记。 和Yandex支持，Google推荐使用JSON-LD实现结构化数据。 我们应该用哪种结构化数据标记类型 就个人而言我会选择JSON-LD，因为实现起来容易得多，而且这是GOOGLE推荐的方法，也得到最大的搜索引擎的支持，因此JSON-LD的未来看起来很好。 阅读结构化数据：提升网页排名了解更多，必应用MICRODATA和RDFa这两种方法，对活动事件，面包屑，可以考虑使用这两种方法。

Python：非结构化数据-lxml