我是靠谱客的博主 大力金鱼,最近开发中收集的这篇文章主要介绍结构化文本计算示例(二),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

上一节讲述了结构化文本的一些基本运算,本节继续用案例讲述二目运算和综合运算。

 

二目运算

集合运算(文件比较)

现有文件f1.txt和f2.txt,第一行是列名,需要对文件中的Name字段进行交集运算。部分数据如下:

文件f1.txt:

Name   Dept

Rachel Sales

Ashley R&D

Matthew    Sales

Alexis Sales

Megan  Marketing

 

文件f2.txt:

Name   Dept

Emily  HR

Ashley R&D

Matthew    Sales

Alexis Sales

Megan  Marketing

 

代码如下:

 AB
1=file("E:\f1.txt").import@t()=file("E:\f2.txt").import@t()
2=[A1.(Name),B1.(Name)].isect() 

 

函数isect用于集合间的交集运算,A1.(Name)表示取出A1的Name列,形成一个集合,B1.(Name)表示取出B1的Name列。本案例的最终结果如下:

类似地,求并集用函数union,差集可用diff,合集可用conj(相当于union all)。也可以直接用运算符来代替函数,写法更加简洁,比如交集,并集、差集、合集可以改写为:

A1.(Name) ^ B1.(Name)

A1.(Name) & B1.(Name)

A1.(Name) B1.(Name)

A1.(Name) | B1.(Name)

上面的示例显示了读入文本文件并自动拆分为字段后,仅取其中的某一列进行集合运算。那如果想不拆分字段,对整行数据一起比较呢?很简单,在导入的选项加上 s 即可,表示不拆分字段。但需要注意的是,不进行拆分后,相当于直接返回一个只有一列的序表,且此时的列名也没有拆分,变成了Name(Tab)Dept,也就是此时的列名中包含了不可见字符 Tab,这列名是非法的,都没法直接引用了。不过还好可以用序号来表示第几列,此时的代码如下:

 

 AB
1=file("D:\f1.txt").import@ts()=file("D:\f2.txt").import@ts()
2=A1.(#1)^B1.(#1) 

 

    显然,不拆分字段时,肯定只有一列,与其得到一个非法的列名,还不如不要列名,直接返回成集合(序列)多好,此时需要额外加上选项 i,表示只有一列数据时,直接返回成序列。此时交集直接就是集合的运算了,写成 A1^B1 即可,代码如下:

 AB
1=file("D:\f1.txt").import@tis()=file("D:\f2.txt").import@tis()
2=A1^B1 

 

    上面两种算法,得到的都是相同的结果:

 

归并

    现有table1.txt和table2.txt已按逻辑主键ID1、ID2排序。现在要根据主键用table2更新table1,即主键相同其他字段不同时更新table1,主键不同时向table1插入数据。
源数据如下:

 

Table1Table2

ID1   ID2   Col1 Col2

2       B1    2B1  row

2       B2    2B2  row

3       B1    3B1 

4       B3    4B3  Row

ID1   ID2   Col1 Col2

1       B1    diff   row

2       B1    diff   row

2       diff   diff   row

3       B1    3B1 

 

    用table2更新table1之后,table1应当如下:

ID1ID2Col1Col2
1B1diffrow
2B1diffrow
2B22B2row
2diffdiffrow
3B13B1 
4B34B3row

 

    代码如下:

 AB
1=file("D:\table1.txt").cursor@t()=file("D:\table2.txt").cursor@t()
2=[B1,A1].mergex@u(ID1,ID2) 
3=file("D:\result.txt").export@t(A2) 

 

以游标方式读取table1.txt和table2.txt,按照逻辑主键用B1更新A1。函数mergex可进行数据归并,并保持结果仍有序,@u表示计算并集。最后将计算结果写入新文件。

这个代码使用了游标,不必考虑内存对数据文件的大小的限制,因此可以处理非常大的文件。

如果文件本身无序,那么需要先排序再归并,这时只需要将每个游标附加一个排序表达式即可,A2可以改写为:

[B1.sortx(ID1,ID2),A1.sortx(ID1,ID2)].mergex@u(ID1,ID2)

有序集合运算

    假设文件f1.txt和f2.txt已按Name和Dept排序,需要计算两者的交集。源数据如下:

文件f1.txt:

Name      Dept

Alexis        Sales

Ashley      R&D

Matthew Sales

Megan     Marketing

Rachel      Sales

 

文件f2.txt:

Name      Dept

Alexis        Sales

Ashley      R&D

Emily         HR

Matthew Sales

Megan     Marketing

 

当文件有序时,可以通过归并算法来实现集合运算,其性能比普通集合运算更高。代码如下:

 AB
1=file("D:\f1.txt").import@t()=file("D:\f2.txt").import@t()
2=[B1,A1].merge@i(Name,Dept) 
3=file("D:\result.txt").export@t(A2) 

 

merge表示对序表进行归并,@i表示交集,@u表示并集,@d表示差集。

计算结果如下:

如果文件本身无序,可先用函数sort排序,但要注意小文件排序归并比普通集合运算更慢,所以本方法适合较大的文件。

关联计算

    emp.txt是用tab分隔的文本文件,其EId字段对应sales.txt中的SellerId字段,现在要将emp.txt的Name、Dept、Gender这三个字段对齐到sales.txt。

    源数据如下:

EIdStateDeptNameGenderSalaryBirthday
2New YorkFinanceAshleyF110001980/07/19
3New MexicoSalesRachelF90001970/12/17
4TexasHREmilyF70001985/03/07
5TexasR&DAshleyF160001975/05/13
6CaliforniaSalesMatthewM110001984/07/07
7IllinoisSalesAlexisF90001972/08/16
8CaliforniaMarketingMeganF110001979/04/19

 

代码如下:

 A
1=sOrder=file("D:\sales.txt").import@t()
2=emp=file("D:\emp.txt").import@t(EId,Name,Dept,Gender)
3=join@1(sOrder:s,SellerId;emp:e,EId)
4

=A3.new(s.OrderID, s.Client, s.SellerId,   s.Amount, s.OrderDate,

        e.Name, e.Dept, e.Gender)

 

    函数join执行连接运算,并将两个表改名为s和e,默认内连接,@1表示左连接,@f表示全连接。之后从连接的表中取得需要的字段,组成新的二维表。结果如下:

综合运算

多层关联

    下面的例子中共有5个数据源文件,其中订单是事实表,客户、产品、地区、供应商是维表。我们需要过滤出客户和供应商属于同一个地区的订单,然后根据这些订单按城市分组,汇总各城市的订单数和订单金额。

关系结构如下图:

    代码如下:

 A
1=file("D:/files/orders.txt").import@t()
2=file("D:/files/customer.txt").import@t()
3=file("D:/files/product.txt").import@t()
4=file("D:/files/supplier.txt").import@t()
5=file("D:/files/region.txt").import@t()
6=A2.switch(city,A5:city)
7=A4.switch(city,A5:city)
8=A3.switch(sid,A4:sid)
9=A1.switch(pid,A3:pid; cid,A2:cid)
10=A1.select(pid.sid.city.region==cid.city.region)
11=A10.groups(cid.cid:cid;count(oid):count,sum(price*quantity):amount)

 

    读入文本,建立事实表和维表之间的关联,之后按关联关系查询订单,再进行分组汇总,其中函数switch用于建立外键关联。

异构文件比较

    Data.txt是tab分隔的文本,共有6个字段,其中here字段是分号分隔的字符串。另有文件list是单列数据。现在要比较这两个文件,如果某条记录的here字段拆分后和List.txt中的任意一行匹配,则将这条记录输出到result.txt中。

    源数据如下:

List.txt

Gee
Whiz
Lol

 

Data.txt

field1field2field3herefield5etc
AB2Gee;Whiz;Hello1312
AB2Gee;Whizz;Hi5632
E 4Btm;Lol162
T 3Whizz133

 

 

    代码如下:

 A
1=file("d:\Data.txt").import@t()
2=file("d:\List.txt").read@n()
3=A1.select(here.array(";")^A2!=[])
4=file("d:\result.txt").export@t(A3)

 

    A3格子的代码中使用函数select进行查询,条件为here字段用array拆分为字符串序列后,再跟A2序列求交(“^”)集,结果不为空(“[]”)。

    结果如下:

field1field2field3herefield5etc
AB2Gee;Whiz;Hello1312
AB2Gee;Whizz;Hi5632
E 4Btm;Lol162

 

多级目录文件抽取

目录“D:files”包含多级子目录,每个目录下都有许多文本格式的文件,从这些文件中读取指定的行(比如第二行),并将这些数据写入新的文件d:result.txt。

代码如下:

 A
1=directory@p(path)
2=A1.(file(~).cursor@s())
3=A2.((~.skip(1),~.fetch@x(1)))
4=A3.union()
5=file("d:\result.txt").export@a(A4)
6=directory@dp(path)
7=A6.(call("c:\readfile.dfx",~))

 

参数path的初始值设为“D:files”,表示从该目录开始抽取数据,之后递归调用本脚本(c:readfile.dfx),每次传入给参数path的值不同。

函数directory用来读出参数path中根目录下的文件列表,选项@p表示文件名带全路径,@d表示只取目录名。

~.skip(1)表示跳过一行。

~.fetch@x(1)表示从当前位置读取一行(即第二条)数据后立刻关闭游标。

分组拆分写出

    文件sales.txt存储了大量销售订单,现在将该文件按年和月拆分为多个文件,文件名格式为“年-月.txt”。

代码如下:

 A
1=file("D:\ sales.txt").import@t()
2=A1.group(string(OrderDate,"yyyy-MM");~)
3=A2.run(file("d:\temp\"+#1+".txt").export(#2))

 

按年月分组解析分组,再按组循环,并写入文件。比如文件2009-01.txt,文件内容如下:

65     YZ     8       29600.0   2009-01-06

62     JAXE 11     8134.0      2009-01-06

64     HP    13     20000.0   2009-01-02

60     PWQ         16     3430.0      2009-01-05

63     SJCH         16     5880.0      2009-01-02

61     SJCH         19     1078.0      2009-01-08

 

源数据超过内存时应用函数cursor读文件,如组内数据仍超内存,应当使用函数groupx分组,但代码结构无变化。

综合运用(库存计算)

文件Stock.txt存储货物的出入库记录,同种货物每天可能出入库多次,也可能连续几天无任何货物出入库,货物初值为0,入库用In表示,出库用Out表示,需要计算出所有货物的每日库存。源数据如下:

date name        quantity   flag

2014-04-01       Item1       15     In

2014-04-01       Item1       4       In

2014-04-02       Item1       3       In

2014-04-02       Item1       10     Out

2014-04-03       Item1       3       In

2014-04-04       Item1       5       Out

2014-04-07       Item1       4       In

2014-04-10       Item1       2       Out

2014-04-01       Item2       20     In

2014-04-02       Item3       30     In

2014-04-03       Item3       14     Out

 

代码如下:

 AB
1=file("D:\stock.txt").import@t() 
2=A1.group(name,date;~.select(flag==”In”).sum(quantity):in,~.select(flag==”Out”).sum(quantity):out)
3=A2.group(name)=periods((t=A2.id(date)).min(),t.max(),1)
4for A3=A4.align(B3,date)
5 >c=0
6 =B4.new(A4.name:name,
  B3(#):date,
  c:Opening,
  in,
  (b=c+in):Total,
  out,
  (c=b-out):Close)
7 >A8=A8|B6
8  

 

代码说明:先用A2汇总出所有货物每日的出入库总数,再按最早、最晚日期算出完整的日期列表,存于B3。然后按货物分组,循环每组数据,并将当前组与B3对齐,在B6中计算出当前货物的每日库存,计算完成后将所有库存结果保存到A8。

计算完成后A8结果如下:

最后

以上就是大力金鱼为你收集整理的结构化文本计算示例(二)的全部内容,希望文章能够帮你解决结构化文本计算示例(二)所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(41)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部