18、数据处理：结构化数据集与时间序列分析

数据处理：结构化数据集与时间序列分析

在数据处理领域，结构化数据集和时间序列数据是常见且重要的部分。本文将介绍如何使用 Julia 语言处理这些数据，包括 CSV、TSV、HDF5、JLD 和 XML 文件，以及如何处理时间序列数据。

1. 结构化数据集概述

结构化数据集包含简单的分隔文件，如常见的逗号分隔值（CSV）文件，以及包含更详细元数据的文件，如 XML 和 HDF5 文件。在 Julia 中，DataFrames 是处理结构化数据的重要工具，类似于 R 语言中的数据框，也可通过 Python 的 pandas 模块实现。

2. CSV 和其他分隔（DLM）文件

2.1 CSV 文件格式

CSV 文件是一种古老的数据表示形式，本质上是 ASCII 文件，字段用逗号分隔，记录（行）用换行符 \n 分隔。当字段包含逗号时，通常使用引号（通常是双引号 " ）来解决问题，但这又带来了如何处理包含 " 字符的文本字段的新问题。CSV 文件没有统一的标准，存在多种实现方式。

2.2 处理 CSV 文件

以下是处理苹果股票价格 CSV 文件的示例代码：

# 导入所需包
using CSV, Statistics, Printf
# 切换到数据目录
cd(ENV["HOME"]*"/MJ2/DataSources")
# 检查数据文件是否存在
aaplcsv = "CSV/AAPL.csv"; isfile(aaplcsv)
#