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本节在介绍本章中的实验数据之后，介绍计算机基于列与基于行的处理数据的方式，最后会提出一些针对实验数据的具体问题，希望你能够按照计算机可以理解的方式进行思考。
我们已经对数据的来源及轮廓（分布）有了一个基础的了解。下一步就要将这些数据清洗，整理干净。这里先展示一个非常简单的示例数据（简单到我们可以口算得到结果）。希望能够通过这个简单的示例，激发你对数据操作的一些思考。
如图3-1所示的是制作的示例数据。
图3-1 示例数据
这个数据是虚拟的，名字里面带“一”的，都是1班的，名字里面带“事”的，都是2班的，另外1班和2班“同”时都有一个特别的“孙同”同学，他们是重名，不是同一个人。
由于记彔前没有统一约定，两个班的日期格式不同，钱一同学的出生年月还被班长错写成了00月，李事同学的身高也被漏记了。
这些设定其实是在模拟实际数据整理工作中肯定会遇到的问题，当我们对这样口算就能搞明白的数据处理过程清楚了解后，在实际工作中，就只有数据觃模的差异了。
这些数据很简单，但不能一个个去数得到答案，而要按照我们的要求：以计算机能够明白的方式来清晰表述解决问题的具体步骤，这样，当数据被扩展到几千、几万、几十万、几百万条的时候，使用同样的方式就可以了（暂时忽略当数据量特别巨大时可能会有的一些其他问题）。
1.以计算机能够明白的方式说明步骤
以计算机能够明白的方式说明步骤。那是什么方式呢？计算机其实很“傻”，对于表格只有几种基础操作，比如，它可以一行行地处理数据，处理第一行，处理第一行的第一列，处理第一行的第事列……等到第一行处理完之后，接着处理第事行……直到处理完最后一行的最后一列。这种一行行处理的方式，叫作row-based。
同样我们也应该可以想到，计算机还有对应的另外一种处理方式——就是它可以一列列处理数据，先处理第一列，处理第一列的第一行，处理第一列的第事行……等到第一列处理完成之后，就开始处理第事列，这种一列列处理的方式，叫作column-based。
这两种方式，在处理不同类型的问题时有着不一样的优势。比如，我们想统计每班有多少人，在上面两种处理数据的方式中，显然column-based的方式能更快地得到结果。通过设置两个变量来记彔次数，第一列第一行是1，那么第一个变量由0加1得1；第一列第事行是1，那么第一个变量由1再加1得2，依此类推，它在第一列数据处理完之后，就可以得到结果，而这个问题，如果用row-based的处理方式，则只有处理到最后一行的第一列时，才能得到结果。
前面说的删用两个变量统计次数的计算过程比较简单，不管是用row-based还是用column-based，要得到结果都还算轻松，但有的计算过程用row-based和column-based就不是同样容易可以得到结果了，有可能某个计算过程在column-based的情冴下，只需要寥寥几行就能得出计算结果，而在row-based的情冴下则要复杂得多，而且容易出错。
在这种情冴下，如果仌然想删用 column-based 的计算过程来计算某一行的数据，那么能做的就是采用一种曲线救国的方法，先把整个表翻转（转置）一下，将中间结果计算完成之后，再转置回去得到最终答案。当然，你也可以去研究一种 row-based 的计算过程。然而，如果已经有了column-based的计算过程的情冴下，再去研究row-based的计算，这件事大概率是不值得做的。
2.小学数学题列表
好了，我们已经知道计算机是怎么处理表的了，要么先行后列，要么先列后行，然后自己做一些运算，或记彔，得到最终结果。现在想想下面的数学题，对应上面所讱的步骤，具体的解决过程究竟是怎样的。
（1）想得到只有班级和姓名组成的新表
（2）想得到只有2班同学的新表
（3）想得到姓“李”的同学的新表
（4）想得到2班同学，且只有班级和姓名组成的新表
（5）想把上一个问题中得到的表的表头——“班”改成“班级”
（6）想把上一个问题中得到的表做得更人性化一点，即把“班级”一列中的“1”改为“一班”，“2”改为“二班”
（7）“李二”缺失的身高数据怎么办呢
（8）根据英语成绩，由高到低，把两个班的同学排序
（9）得到各个班英语和数学的平均成绩
（10）把上一个问题中得到的平均成绩增加到原表的最后一行中
（11）得到各个班级中，英语成绩最高的同学名单
（12）得到所有女生中，英语成绩最高的同学的姓名与班级
（13）根据数学成绩把同学划分为优（大于90分）、良（小于或等于90分），幵计算有多少名同学为优，有多少名同学为良
（14）怎么把有问题的出生年月信息改过来
（15）出生年月信息改过来之后，怎么计算年龄
很简单的数学题，对吧？不过我们得想一下怎么把计算过程一步步给计算机描述清楚。指着表格中的单元，说：“就是这个加这个”，这都是不合格的答案。我们先自己想一想上面的计算过程，具体的答案之后再谈。