图0:数据科学家的命令行技巧

对于许多数据科学家来说,数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看,这个概念没有错。毕竟,这是为什么这些工具首先存在的原因。然而,对于分隔符转换等简单任务来说,这些选项通常可能是过于重量级了。

有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上,特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外,命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如,awk – 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年,它是在传奇的K&R一书中的K,Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天,大约50年之后,awk仍然与每年出现的新书保持相关联! 因此,可以肯定的是,对命令行技术的投入不会很快贬值的。

我们会谈及的内容

  • ICONV
  • HEAD
  • TR
  • WC
  • SPLIT
  • SORT & UNIQ
  • CUT
  • PASTE
  • JOIN
  • GREP
  • SED
  • AWK

ICONV

文件编码总是棘手的问题。目前大部分文件都是采用的 UTF-8 编码。要想了解 UTF-8 的魔力,可以看看这个优秀的视频。尽管如此,有时候我们还是会收到非 UTF-8 编码的文件。这种情况下就需要尝试转码。iconv 就是这种状况下的救世主。iconv 是一个简单的程序,可以输入某种编码的文本,然后以另一种编码输出。

# Converting -f (from) latin1 (ISO-8859-1)
# -t (to) standard UTF_8

iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 < input.txt > output.txt
  • 常用选项:
    • iconv -l 列出所有支持的编码
    • iconv -c 不作提示就丢弃无法转换的字符

HEAD

如果你是重度Pandas的用户,那么你会对head很熟悉。通常在处理新数据时,我们想要做的第一件事就是了解究竟存在那些东西。这会引起Panda启动,读取数据,然后调用df.head() – 很费劲,至少可以说。head,不需要任何标志,将输出文件的前10行。head真正的能力在于彻查清除操作。 例如,如果我们想将文件的分隔符从逗号改变为pipe通配符。一个快速测试将是:head mydata.csv | sed ‘s/,/|/g’

# Prints out first 10 lines

head filename.csv

# Print first 3 lines

head -n 3 filename.csv
  • 有用的选项:
    • head -n 输出指定行
    • head -c 输出指定的字节

TR命令

Tr类似于翻译,它是基于文件清理的一个强大使用的工具。一个理想的用法是替换文件中的分隔符。

	#将文件中的制表符分割转换成逗号
	cat tab_delimited.txt | tr "\t" "," comma_delimited.csv

Tr的另一个特性是在你的处理中设置上所有的[:class:]变量。包括:

	[:alnum:] 所有字母和数字
	[:alpha:] 所有字母
	[:blank:] 所有水平空白
	[:cntrl:] 所有控制字符
	[:digit:] 所有数字
	[:graph:] 所有可打印的字符,不包括空格
	[:lower:] 全部小写字母
	[:print:] 所有可打印的字符,包括空格
	[:punct:] 所有标点符号
	[:space:] 所有的水平或垂直空格
	[:upper:] 全部大写字母
	[:xdigit:] 所有十六进制数字

可以将这些多样化的变量链接在一起,组成一个强大的程序。下面是一个基于字数统计的程序,用来检查你的README文件是否使用过度。

	cat README.md | tr "[:punct:][:space:]" "\n" | tr "[:upper:]" "[:lower:]" | grep . | sort | uniq -c | sort -nr

另外一个例子用于正则表达式

	# 将所有的大写字母转换成小写
	cat filename.csv | tr '[A-Z]' '[a-z]'
  • 有用的选项:
    • tr -d删除字符
    • tr -s压缩字符
    • \b退格
    • \f换页
    • \v垂直选项卡
    • \NNN八进制值为NNN的字符

WC

字数统计。它的价值主要体现在使用 -l 参数可以进行行数统计。

# Will return number of lines in CSV

wc -l gigantic_comma.csv

个用这个工具来验证各个命令的输出实在方便。因此,如果我们要在文件中转换分隔符,然后运行 wc -l,验证总行数是相同的。如果不同,我们就知道一定是哪里出错了。

  • 常用选项:
    • wc -c 打印字节数
    • wc -m 打印字符数
    • wc -L 打印最长一行的长度
    • wc -w 打印字数

SPLIT命令

文件大小可以有显著变化。根据工作的不同,拆分文件是有益的,就像split。基本用法如下:

	#我们拆分这个CSV文件,每500行分割为一个新的文件new_filename
	 
	split -l 500 filename.csv new_filename_
	 
	# filename.csv
	# ls output
	# new_filename_aaa
	# new_filename_aab
	# new_filename_aac

两个地方很奇怪:一个是命名方式,一个是缺少扩展名。后缀约定可以通过-d标识来数字化。添加文件扩展名,你需要执行下面这个find命令。他会给当前文件夹下的所有文件追加.csv后缀,所以需要小心使用。

	find . -type f -exec mv '{}' '{}'.csv \;
	 
	# ls output
	# filename.csv.csv
	# new_filename_aaa.csv
	# new_filename_aab.csv
	# new_filename_aac.csv
  • 有效的选项:
    • split -b按特定字节大小拆分
    • split -a生成长度为N的后缀
    • split -x使用十六进制后缀分割

SORT & UNIQ

前面的命令是显而易见的:他们按照自己说的做。这两者提供了最重要的一击(即去重单词计数)。这是由于有uniq,它只处理重复的相邻行。因此在管道输出之前进行排序。一个有趣的事情是,sort -u将获得与sort file.txt | uniq相同的结果。

Sort确实对数据科学家来说是一种很有用的小技巧:能够根据特定的列对整个CSV进行排序。

# Sorting a CSV file by the second column alphabetically

sort -t"," -k2,2 filename.csv

# Numerically

sort -t"," -k2n,2 filename.csv

# Reverse order

sort -t"," -k2nr,2 filename.csv

这里的-t选项是指定逗号作为分隔符。通常假设是空格或制表符。此外,-k标志是用来指定我们的键的。它的语法是-km,n,m是起始字段,n是最后一个字段。

  • 有用的选项:
    • sort -f 忽略大小写
    • sort -r 逆序
    • sort -R 乱序
    • uniq -c 计算出现次数
    • uniq -d 只打印重复行

CUT命令

cut用于删除列。举个栗子,如果我们只想要第一列和第三列。

	cut -d, -f 1,3 filename.csv

选择除了第一列以外的所有列

	cut -d, -f 2- filename.csv

与其他的命令组合使用,cut命令作为过滤器

	#打印存在“some_string_value”的第1列和第3列的前10行
	 
	head filename.csv | grep "some_string_value" | cut -d, -f 1,3

找出第二列中唯一值的数量。

	cat filename.csv | cut -d, -f 2 | sort | uniq | wc -l
	 
	# 计算唯一值出现的次数,限制输出前10个结果
	 
	cat filename.csv | cut -d, -f 2 | sort | uniq -c | head

PASTE

paste 是个有趣的小命令。如果你想合并两个文件,而这两个文件的内容又正好是有序的,那 paste 就可以这样做。

# names.txt
adam
john
zach

# jobs.txt
lawyer
youtuber
developer
# Join the two into a CSV

paste -d ',' names.txt jobs.txt > person_data.txt
# Output
adam,lawyer
john,youtuber
zach,developer

关于更多 SQL_-esque 变体,请看下面。

JOIN

Join是一种简单的、准切向的SQL。最大的区别在于Join将返回所有列,匹配可能只发生在一个字段上。默认情况下,join将尝试使用第一列作为匹配键。对于不同的结果,需要以下语法:

# Join the first file (-1) by the second column
# and the second file (-2) by the first

join -t"," -1 2 -2 1 first_file.txt second_file.txt

标准连接是一个内部连接。然而,外部连接也可以通过-af滞后来实现。另一个值得注意的是-e标志,如果发现有字段丢失,它可以用来替换成其他值。

# Outer join, replace blanks with NULL in columns 1 and 2
# -o which fields to substitute - 0 is key, 1.1 is first column, etc...

join -t"," -1 2 -a 1 -a2 -e ' NULL' -o '0,1.1,2.2' first_file.txt second_file.txt

虽然它不是最容易使用的命令,但是在绝望的时刻,它就是唯一可用的措施。

  • 常用的选项:
    • join -a 打印未成对的行
    • join -e 替换缺失字段
    • join -j 等同于 -1 FIELD -2 FIELD

GREP

全局搜索正则表达式并输出,或使用grep;可能是最知名的命令,并且有很好的理由。 Grep具有很强的能力,特别是在大型代码库中查找方法。在数据科学领域,它充当了其他命令的改进机制。但其标准用法也很有用。

# 递归搜索并列出当前目录下包含'word'的所有文件
grep -lr 'word' .

# 列出包含word的文件数目
grep -lr 'word' . | wc -l

对包含word/pattern的行数进行计数

grep -c 'some_value' filename.csv

# 同样的功能,但是按照文件名列出当前目录下所有包含该关键词的文件

grep -c 'some_value' *

Grep使用or运算符- \|来检索多个值.

grep "first_value\|second_value" filename.csv
  • 有用的选项
    • alias grep=”grep –color=auto” 使grep支持彩色输出
    • grep -E 使用扩展正则表达式
    • grep -w 仅匹配完整单词
    • grep -l 打印匹配文件的名称
    • grep -v 倒序匹配

大杀器

Sed和Awk是本文两个最有用的命令。为了简洁,我不会讨论那些令人费解的细节。相反,我会讨论各种各样的命令来证明他们令人印象深刻的实力。如果你想了解的更多,这本书就可以。

SED

在内核中sed是一个流编辑器。它擅长替换,但是也可以用来重构。
最基本的sed命令包含了s/old/new/g。也就是全局搜索旧值,替换新值。没有/g 我们的命令可能在第一次出现旧值就会终止。
为了尽快了解它的能力,我们来看一个例子。在这个情况你会拿到下面的文件:

	balance,name
	$1,000,john
	$2,000,jack

我们要做的第一件事就是移除美元符。-i 标识表示就地修改。”就是代表一个零长度文件扩展,因此重写我们的初始文件。理想情况下,你会单独测试这些并输出到一个新文件。

	sed -i '' 's/\$//g' data.txt
	 
	# balance,name
	# 1,000,john
	# 2,000,jack

下一步,我们的balance列的逗号。

	sed -i '' 's/\([0-9]\),\([0-9]\)/\1\2/g' data.txt
	 
	# balance,name
	# 1000,john
	# 2000,jack

最终,Jack有一天起来并准备辞职了。所以,再见吧,我的朋友。

	sed -i '' '/jack/d' data.txt
	 
	# balance,name
	# 1000,john

就像你所看到的,sed功能强大,但是乐趣不止于此。

AWK

最好的放最后。Awk不仅是一个简单的命令:它是一个成熟的语言。在本文中包含的每一个命令中,awk目前是最酷的。如果你发现它令你印象深刻,这有大量的资源- 看,和
awk包含的常用案例:

  • 文本处理
  • 格式化文本报告
  • 执行计算操作
  • 执行字符串操作

Awk在其最初雏形可以与grep平行。

	awk '/word/' filename.csv

或者多使用一点魔法,让grep和cut结合。在这,awk对所有行通过word打印了以tab分隔的第三和第四列。-F,只是将分隔符变为逗号。

	awk -F, '/word/ { print $3 "\t" $4 }' filename.csv

Awk具有大量有用的内置变量。例如, NF -字段数 – 和NR – 记录数。为了获取文件中这53个记录:

awk -F, 'NR == 53' filename.csv

添加一个小窍门可以基于一个值或者多个值过滤。下面的第一个例子,会打印这些记录中第一列为string的行数和列。

awk -F, ' $1 == "string" { print NR, $0 } ' filename.csv

# Filter based off of numerical value in second column

awk -F, ' $2 == 1000 { print NR, $0 } ' filename.csv

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。Csvkitxsvq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!

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