跟我一起学 Python 数据处理（三十八）：数据案例实战与存储要点解析
在数据处理的学习之旅中，我们致力于与各位共同成长，探索数据的奥秘。上两篇博客分别介绍了多种数据来源和获取方法，今天我们将通过实际案例进一步深化理解，并着重探讨数据存储方面的关键知识。
一、案例深度剖析
（一）足球运动员薪水案例
当对足球运动员薪水感兴趣时，一开始搜索会发现数据繁杂。此时可专注于特定联赛，如英超联赛。在一些不太知名的网站，像 http://www.tsmplug.com/football/premier-league-player-salaries-club-by-club/ 能找到英超俱乐部薪水列表，甚至还有每支球队及球员的详细薪水信息，如 http://www.tsmplug.com/football/man-city-playerssalaries-2014/ 。为确保数据来源可靠，务必联系页面作者获取更多详情。
若同时关注球员代言，在 http://www.statista.com/statistics/266636/best-paid-soccer-players-in-the-2009-2010-season/ 可找到相关统计表，包含顶薪球员代言费和薪水数据，同样应联系作者询问最新情况。有了薪水数据后，若想了解球员的优秀程度统计数据，可在英超联赛官网 http://www.premierleague.com/content/premierleague/en-gb/players/index.html 查找，不过部分数据可能需网络抓取（后续会详细介绍）。此外，在 top assists 网站 http://www.espnfc.com/barclays-premier-league/23/statistics/assists 和点球统计网站 http://eplreview.com/statistics-penalty.htm 也能发现有价值的数据，但要注意验证数据源的有效性。最后，就可以基于这些数据开展分析，计算球员进球、红牌和点球的价值。
（二）童工案例
研究国际童工危机时，首先想到的是国际组织。联合国儿童基金会（UNICEF）的开放数据网站 http://data.unicef.org/childprotection/child-labour.html 致力于发布童工报告，其还拥有全球妇女儿童健康状况的全部数据集 http://mics.unicef.org/ ，对探究如“早婚对童工率是否有影响？”等问题很有帮助。同时，美国劳工部关于全球童工的年度报告 https://www.dol.gov/agencies/ilab/resources/reports/child-labor 可与 UNICEF 数据集相互对照。国际劳工组织（ILO）的童工趋势报告 http://www.ilo.org/ipec/Informationresources/WCMS_IPEC_PUB_23015/lang–en/index.htm 也提供了许多数据集链接，是童工历史数据的重要参考。并且作者还将后续章节会用到的相关数据集汇总存放在了 https://github.com/jackiekazil/data-wrangling 数据仓库中。
二、数据存储关键要点
找到数据后，存储是关键环节。有时获取的数据格式良好、易于访问和机器可读，但有时则需另寻存储方法。在初次从 CSV 或 PDF 提取数据时，会涉及多种存储工具，也可在数据清洗完成后再存储（数据清洗将在后续章节讲解）。
首先要考虑是否需要将数据保存到其他地方。可通过以下问题判断：能否用简单文档阅读器（如 Microsoft Word）打开数据集而不导致死机？数据标签和结构是否良好以便提取信息？若需多台电脑处理数据，其保存和移动是否方便？能否利用 API 实时访问数据？若答案均为“是”，可能无需担心存储问题；若有“是”有“否”，可能需存入数据库或平面文件；若全为“否”，则需继续寻找解决办法。
若数据集来源多样，如既有文件又有报告，部分易下载访问，部分需复制抓取，在多台电脑使用时，建议保存到网络或互联网（如云计算），或移动硬盘、U 盘。团队合作时更要注意这一点，因为成员可能从不同地点或电脑访问数据。若在单台计算机工作，务必制定数据备份策略，否则一旦电脑丢失，辛苦获取和清洗的数据将付诸东流。
三、数据库基础入门
数据库在数据处理中至关重要。我们日常使用的许多操作，如用 Siri 查电话号码、谷歌搜索、点击 Twitter 或 Instagram 里的标签等，都涉及数据库查询和响应。
关系型数据库（如 MySQL 和 PostgreSQL）适用于来源多且具有层次关联性的数据。它通过唯一标识符（如 SQL 中的 ID）匹配数据集，利用这些 ID 可在不同数据库中进行连接和查询操作（如 join 操作）。例如，若有关于朋友的数据库，可按不同属性分表，如 friend_table 存储朋友基本信息（包括 friend_id、friend_name 等），friend_occupation_table 存储职业信息（包含 friend_occupation_id 等），friends_and_hobbies_table 存储兴趣爱好信息，通过 friend_id 等关联起来。
以下是一个简单的 Python 示例，用于将数据保存到本地文本文件（假设我们有一个简单的列表数据）：
data_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 示例数据，这里是一个简单的数字列表
# 打开文件，使用 'w' 模式表示写入，如果文件不存在则创建，如果存在则覆盖
with open('data.txt', 'w') as file:
for item in data_list:
file.write(str(item) + '\n') # 将每个数据项写入文件，并换行
print("数据已成功保存到 data.txt 文件中！")
在这个示例中，我们创建了一个包含数字的列表，然后使用 with 语句打开一个名为 data.txt 的文件，并以写入模式（'w'）进行操作。在循环中，将列表中的每个数字转换为字符串并写入文件，每个数字占一行。最后，打印提示信息表示数据保存成功。
通过这个示例，我们可以初步了解如何在 Python 中进行简单的数据存储操作。在后续的学习中，我们还会深入探讨更复杂的数据存储方式和数据库操作。
希望这篇博客能助力大家在 Python 数据处理的道路上稳步前行。写作过程耗费了大量精力，如果您觉得这篇文章对您有帮助，请关注我的博客，点赞和评论，您的支持是我持续创作的动力源泉！让我们携手共进，攻克数据处理的重重难关！
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