标准化数据管理之数据的存储

这个学生名册管理程序可以使用链式存储结构来设计。每个节点可以存储一个学生的学号、姓名和电话号码。通过数字化菜单，可以实现数据管理的功能，包括添加学生信息、删除学生信息、修改学生信息、查询学生信息等。具体实现可以参考以下步骤：

1. 定义一个结构体，包含学号、姓名和电话号码等信息。

2. 定义一个链表节点结构体，包含一个指向学生信息结构体的指针和一个指向下一个节点的指针。

3. 定义一个链表头结构体，包含一个指向第一个节点的指针和一个指向最后一个节点的指针。

4. 实现添加学生信息的功能，即创建一个新的节点，将学生信息存储在节点中，然后将节点插入到链表中。

5. 实现删除学生信息的功能，即根据学号或姓名等信息查找到对应的节点，然后将该节点从链表中删除。

6. 实现修改学生信息的功能，即根据学号或姓名等信息查找到对应的节点，然后修改该节点中的学生信息。

7. 实现查询学生信息的功能，即根据学号或姓名等信息查找到对应的节点，然后输出该节点中的学生信息。

8. 实现数字化菜单，让用户可以选择需要执行的操作。

9. 最后，记得释放链表中的所有节点，释放内存空间。

相关问题

pandas怎么标准化数据

在pandas中，可以使用`StandardScaler`类来标准化数据。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对DataFrame中的数据进行标准化
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 将标准化后的数据转换为DataFrame
df_scaled = pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns)

# 打印标准化后的数据
print(df_scaled)

在上面的代码中，首先创建了一个DataFrame对象`df`，然后创建了一个`StandardScaler`对象`scaler`。接下来，使用`fit_transform`方法对DataFrame中的数据进行标准化，并将结果保存在`df_scaled`中。最后，将标准化后的数据转换为DataFrame，并打印出来。

数据标准化:企业数据治理基石 pdf

数据标准化是指在企业数据治理中对数据进行统一规范的处理过程。它是企业数据治理的基石，对于提高数据质量、确保数据一致性、增强数据可信度具有重要作用。

首先，数据标准化有助于提高数据质量。在企业内部，不同部门可能使用不同的数据规范和格式，导致数据的质量参差不齐。通过数据标准化，可以确保数据以一致、准确的方式存储和传输，减少数据错误的可能性，提高数据的准确性和可信度。

其次，在数据标准化的过程中，可以对数据进行清洗和整理，消除数据中的重复、冗余和不一致性。这可以减少数据处理的复杂性，提高数据的可管理性和查询效率。

另外，数据标准化还有利于不同系统之间的数据交互和集成。不同系统可能使用不同的数据标准和结构，导致数据的互操作性差。通过数据标准化，可以将各个系统的数据统一转化为统一的格式和规范，简化数据集成和交互的难度，提高系统之间的数据交流效率。

最后，数据标准化还可以为企业提供更好的决策依据。当数据标准化后，不同部门和岗位的员工可以使用统一的数据标准进行数据分析和决策，避免数据误解和错误的决策。

总之，数据标准化是企业数据治理的基石，通过统一规范数据的处理和管理，可以提高数据质量、数据一致性和数据可信度，为企业提供更好的决策依据，推动企业的数据驱动发展。