本节书摘来华章计算机《数据驱动安全：数据安全分析、可视化和仪表盘》一书中的第3章 ，第3.1节，[美]杰·雅克布（Jay Jacobs）鲍布·鲁迪斯（Bob Rudis） 著 薛杰 王占一 张卓 胡开勇 蒋梦飏 赵爽 译, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
R语言和Python（特别是pandas）在读取和解析数据结构进行处理时能够处理复杂的数据。R的read.table()、read.csv()、read.delim()函数以及pandas的read_csv()函数几乎覆盖了所有的分隔文件读取的需求，并且为各类劣质的输入文件提供了强大的配置选项。在后续章节将会看到，两种工具都提供了从SQL和NoSQL数据库中提取数据、初始化HDFS大数据和处理非结构数据的良好方法。
合理的分隔是革命性技术Base R和Python的pandas能阅读包含分隔符的文件，虽然它们不知道分隔符会在什么时候出现，以及分隔符具体是什么，但是，数据科学社区的共识是分隔符应该是逗号分隔值（CSV）或者制表符（tab）分隔值（TSV），绝大多数样本数据集都可以使用其中一种分隔符。CSV格式的完整定义在RFC 4180(http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180.txt)中，具有以下高级属性：每行应只有一个记录。数据文件可以包含一个可选的标题行。报头和数据行有用逗号（或制表符）分隔的字段。每行应该有相同的字段数。字段中的空格被视为显著标识。虽然RFC 4180明确规定逗号是一种分隔符，制表符也可以作为分隔符（没有相关的RFC专门说明制表符分隔值）。安全领域的很多工具都能够导入和导出CSV格式文件。如果打算在类似Hadoop的环境中完成任何工作，你需要熟悉CSV/TSV。另一种构建格式是JSON（JavaScript Object Notation），该格式广泛应用在服务器和浏览器之间传输数据。正如你将在第8章看到的，JSON格式也是很多NoSQL数据库环境/工具的基础数据格式。JSON格式定义在http://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4627.txt，有两个主要结构：成对的名称/数值集合（一个“字典”）。一个有顺序的数值列表（一个“数组”）。相较于CSV和TSV格式，JSON格式保证了更丰富、更复杂的数据表示，而且，JSON正在迅速取代另一种流行的、结构化的数据格式—可扩展标记语言（the Extensible Markup Language，XML）。这是因为JSON更简洁的语法，更易于解析，以及（通常）更强的可读性。虽然XML已经并将继续作为文档表示格式，但你现在应该考虑使用JSON作为你的结构化数据处理格式。
从下载文件的粗略检查中你能看到AlienVault数据有一个相当简单的记录格式，该格式包含使用#作为分隔符的八个字段：
注意，信誉数据文件缺少可选报头，所以上述示例代码手动指定了更有意义的列名称。这是一个可选的步骤，但是它可以在扩展分析时避免混淆，同时，你在后续章节会看到，它可以在你添加额外数据集时建立整个数据帧的一致性。记录格式的一致性使每种语言的数据有相同的消耗。在每种语言/环境中，我们遵循下面的模式：读取数据。分配有意义的列名（如果需要的话）。使用内置函数来获取数据的结构概述。阅读前几行数据，通常使用head()函数。我们会在第4章介绍更多细节。后续的代码（程序清单3-4和程序清单3-5）是基于前一节的代码，不能保证它们在其他地方正常工作。我们将在本书中延续这种模式，所以你应该按顺序装载和运行每一章的代码。程序清单3-4
程序清单3-5
程序清单3-6
在Canopy内，IPython有一系列函数将数据输出到一个HTML视图格式（见程序清单3-6），该格式可以使程序清单3-5中的head()输出更易阅读（见图3-1）。
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx