数据科学家需要掌握的几大命令行骚操作
来自：开源中国社区
链接：https://www.oschina.net/translate/cli-4-ds
原文：http://kadekillary.work/post/cli-4-ds/
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有用的选项：
head -n 输出指定行
head -c 输出指定的字节
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 " " "," comma_delimited.csvTr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:]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
退格
换页
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 | headPASTE
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])//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- 看这，这，和这。
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 " " $4 }' filename.csvAwk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。Csvkit, xsv和q是其中三个值得关注的。
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