表格数据结构英文解释翻译、表格数据结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 list data structure

分词翻译：

表格的英语翻译：

form; sheet; table; tabulation
【计】 table
【医】 grid
【经】 forms; table

数据结构的英语翻译：

【计】 data structure

专业解析

在计算机科学中，"表格数据结构"（英文：Tabular Data Structure）指一种以行（Row）和列（Column）二维形式组织数据的抽象数据类型。它模拟了现实世界中的表格或电子表格，是数据处理、数据库和数据分析的核心基础。

核心含义解析：

结构本质：
- 列（字段/属性）：代表数据的类别或特征（如：姓名、年龄、城市）。每列通常有唯一的名称（列名/字段名）和定义的数据类型（如：文本、整数、日期）。
- 行（记录/元组）：代表一个独立的数据实体或实例。每一行包含一组值，每个值对应其所在列的定义（如：一行可以表示一个特定的人，包含其姓名、年龄、城市信息）。
- 单元格：行与列交叉点，存储单个数据值。
关键特性：
- 二维性：数据在行和列两个维度上展开。
- 模式化：表格通常有一个预定义的模式（Schema），规定了列的名称、数据类型和约束（如是否允许为空）。
- 同质性列：同一列中的所有数据值通常属于相同的数据类型。
- 行独立性：每一行代表一个独立的实体，行的顺序通常不影响数据的逻辑含义（除非特别指定，如按某列排序）。
- 关系性基础：是关系型数据库管理系统（RDBMS）中表（Table）概念的直接体现。
常见实现与应用：
- 关系型数据库表：如 SQL 数据库中的表，是表格数据结构的经典和严格实现。来源：《数据库系统概念》（Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan）。
- 电子表格：如 Microsoft Excel 或 Google Sheets 的工作表，直观地呈现了表格结构，广泛用于数据录入、计算和简单分析。
- DataFrame：在数据分析库（如 Python 的 Pandas, R 的 data.frame）中，DataFrame 是一种高度优化的内存中表格数据结构，支持复杂的数据操作和分析。来源：Pandas 官方文档。
- CSV/TSV 文件：逗号分隔值（CSV）或制表符分隔值（TSV）文件是存储表格数据的常见纯文本格式，每行代表一条记录，每列由特定分隔符隔开。
操作与优势：
- 数据操作：支持高效的查询（如按列筛选、按行选择）、排序、聚合（如求和、平均值）、连接（合并多个表）等操作。
- 数据清晰：结构化的行列形式使数据易于理解、浏览和解释。
- 分析友好：是进行统计分析、机器学习特征工程等任务的基础格式。
- 存储效率：在数据库等系统中，模式化和类型化有助于高效存储和索引。

“表格数据结构”是一种将数据组织成具有明确定义的列（属性）和行（记录）的二维网格模型。它是数据处理、存储和分析的基石，在数据库系统、电子表格软件和现代数据分析工具中无处不在。其核心价值在于提供了一种清晰、结构化且高效的方式来管理和操作大量相关数据。

网络扩展解释

表格数据结构是一种以二维形式组织数据的模型，其核心特征是通过行和列建立数据间的关联关系。这种结构由三个基本要素构成：

行（记录）：每行代表一个独立的数据实体，例如学生信息表中的某个学生完整档案
列（字段）：每列定义特定属性类型，如"学号""姓名""成绩"等标准化数据类别
单元格：行列交汇处存储具体数据值，需严格遵循列定义的数据类型

在计算机科学中的具体实现形式包括：

二维数组：内存中连续存储的矩阵结构，适合简单数值计算
数据库表：关系型数据库的核心存储单元，支持SQL查询和事务处理
DataFrame（如Pandas库）：提供灵活的数据操作接口，支持缺失值处理和复杂分析

典型应用场景覆盖： • 商业数据分析（销售记录/财务报表） • 科研实验数据管理 • 信息系统中的用户资料存储 • 机器学习训练集的标准化格式

相较于树形或图结构，表格数据的优势在于直观的可视化呈现和便捷的统计分析，但在处理多对多关系或层次化数据时存在局限性。现代数据处理工具通常通过添加索引、建立关联表等方式来扩展其功能边界。