|
多数值表达式:
- # Print line number and columns where column three greater
- # than 2005 and column five less than one thousand
-
- awk -F, ' $3 >= 2005 && $5 <= 1000 { print NR, $0 } ' filename.csv
计算第三列之和:
- awk -F, '{ x+=$3 } END { print x }' filename.csv
计算那些第一列值为“something”的第三列之和。
- awk -F, '$1 == "something" { x+=$3 } END { print x }' filename.csv
获取文件的行数列数:
- awk -F, 'END { print NF, NR }' filename.csv
- # Prettier version
- awk -F, 'BEGIN { print "COLUMNS", "ROWS" }; END { print NF, NR }' filename.csv
打印出现过两次的行:
- awk -F, '++seen[$0] == 2' filename.csv
移除多行:
- # Consecutive lines
- awk 'a !~ $0; {a=$0}']
-
- # Nonconsecutive lines
- awk '! a[$0]++' filename.csv
-
- # More efficient
- awk '!($0 in a) {a[$0];print}
使用内置函数gsub()替换多个值。
- awk '{gsub(/scarlet|ruby|puce/, "red"); print}'
这个awk命令合并了多个CSV文件,忽略头并在结尾追加。
- awk 'FNR==1 && NR!=1{next;}{print}' *.csv > final_file.csv
需要精简一个大文件?好的,awk可以在sed的帮助下完成这件事。具体来说,基于一个行数,这个命令将一个大文件分为多个小文件。这个一行文件也会添加一个扩展名。
- sed '1d;$d' filename.csv | awk 'NR%NUMBER_OF_LINES==1{x="filename-"++i".csv";}{print > x}'
- # Example: splitting big_data.csv into data_(n).csv every 100,000 lines
- sed '1d;$d' big_data.csv | awk 'NR%100000==1{x="data_"++i".csv";}{print > x}'
结束前
命令行拥有无穷的力量。本文所涵盖的命令行知识足以让你从零基础到入门。除了这些已涉及的内容外,针对日常数据操作还有需要可考虑的实用程序。Csvkit, xsv和q是其中三个值得关注的。如果你希望进一步深入到命令行的数据科学领域,那么请看此书。它也可以在此免费获得! 【编辑推荐】 - 数据科学大Battle,你站Python还是R
- 数据科学中的陷阱:定性变量的处理
- 数据科学领域,你该选 Python 还是 R ?
- 超级干货 :一文总览数据科学全景:定律、算法、问题类型...
- 用Python做数据科学时容易忘记的八个要点!
【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】
点赞 0 (编辑:91站长网)
【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!
|