seq 100 |awk '{sum=sum+$1;print sum}END{print sum}'
目录 Linux 三剑客之awk 简介 应用场景 awk执行流程图 awk生命周期 awk内置(预定义)变量 行与列描述 取行 取列 awk中的函数 条件的分类 awk正则详细: 普通正则和awk正则区别 范围表达式 逻辑表达式 算术表达式 特殊模式BEGIN{}和END{} awk数组 awk 的 判断、循环 if循环 循环 总体练习 易错点: Linux 三剑客之awk 📷 简介 awk主要是用来格式化文本,也有人称awk是一种语言,类似 C,awk 是三剑客的老大,利剑出鞘,必会不同凡响。 应
这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业,通过完成老师布置的作业,感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识,这里做一个整理总结。
根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章:
前言 这两天自己挽起袖子处理日志,终于把AWK给入门了。其实AWK的基本使用,学起来也就半天的时间,之前总是靠同事代劳,惰性呀。 此文仅为菜鸟入门,运维们请勿围观。 下面是被处理的日志的示例,不那么标准,但不标准的日志正是标准的情况。 [2015-08-20 10:00:55.600] - [192.168.0.73/192.168.0.75:1080 com.vip.xxx.MyService_2.0 0 106046 100346 90ms 110ms] 基本语句 最基本的语句,以空格做分割,提取所
磁盘的io是一个非常重要的指标,所以要更详细的查看磁盘状态,需要用到iostat命令,如果之前已经安装了sysstat包的话,在安装sysstat包时iostat命令就已经被安装了。
本期和大家分享DataFrame数据的处理~ 一、提取想要的列 第一种方法就是使用方法,略绕,使用.列名的方法可以提取对应的列! 第二张方法类似列表中提取元素!本方法是我们将来比较常用的方法。 需要说
约束是一种限制,它通过对表的行或列的数据做出限制,来确保表的数据的完整性、唯一性。
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
stringr包是Hadley Wickham大神贡献的R包之一,主要用于字符串的处理。对于经常需要对数据进行预处理的分析人员来说,简直是一把“利器”,可谓是上能屠龙,下能剔牙。其用法相比于R自带的函数,更加简单明了。stringr包在我工作中,是属于频繁使用的R包之一。简单的用法也是深入我心,强烈推荐使用该包进行字符串的预处理。 接下来,根据我在工作中使用到的stringr包的场景,介绍一下这些函数的用法。 字符拼接 场景:在读入csv或者xlsx格式文件时,根路径一般不一致,然后我一般使用全名路径。
1.获得行名和列名 data._stat_axis.values.tolist() # 输出行名并转化为列表 data.columns.values.tolist() # 输出列名并转化为列表 2.获得行数和列数 data.shape # 行数和列数 data.shape[0] # 行数 data.shape[1] # 列数 3.第一列作为行名 data = pd.read_csv('1.csv', sep = ',', index_col=0) 4.数据框合并 pd.merge(data1, data2
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
sed是对行进行处理,而awk是对列做处理。看下面这个例子: 将上次登录的用户前三行列出来,只显示用户名和IP
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
python实现word转成自定义格式的excel文档(解决思路和代码)支持按照文件夹去批量处理,也可以单独一个文件进行处理,并且可以自定义标识符。
cut应用场景:通常对数据进行列的提取 (在工作中,我们通常会对数据库或者查出来的日志进行列的提取)
功能富集泡泡图 功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路,对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用,也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过,这次介绍下富集分析泡泡图, 其展示的信息是最为全面的,也是比较抓人眼球的。 做基因功能富集分析、KEGG富集分析、GSEA分析首选clusterProfiler,Y叔的良心之作,数据集更新及时,结果准确,自带语义分析合并相似条目、出图漂亮。 但有时出
本文实例讲述了PHP实现提取多维数组指定一列的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
把当前文件夹的文件名用","连接成一行,或者将多行转变为一行 ls | paste -s -d "," # -s 选项将输入进行一次性粘贴 ls | xargs | sed 's/ /,/g' #xargs 将输入作为参数(空格分隔)传入 ls | awk '{printf "%s,",$0}' 将行逆序输出 sed '1!G;h;$!d'file # 1!G 第一行不执行G命令,从第二行开始执行;$!d 最后一行不删除;第一行自动存入模式空间,将模式空间内容(第一行)放到保持空间(h),然后删除模式
awk 是处理文本文件的一个应用程序,几乎所有的Linux以及MacOS都自带这个程序。
pandas的两大数据结构:Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据;DataFrame用于多维数据。
之前我们已经了解了SQL语言的分类,可以划分为:DDL(数据定义语言)、DML(数据操纵语言)、DQL(数据查询语言)、DCL(数据控制语言)、TPL(事务处理语言)、CCL(指针控制语言),本文将介绍DQL。
今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路,我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料,传送门如下: 文件读取功能(Pandas读书笔记7)
在应用python爬取数据的过程中,往往需要存储数据,而除开应用数据库存储数据以外,excel格式应该算是比较常用的存储格式,而关于excel文档数据的读写,在python中实现的方法有很多,概因python强大的第三方库。
Linux本身有一个生成随机数的设备,也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了,也能用它生成UUID字符串。
本文主要介绍了如何通过LitePal在Android端对数据库进行增删改查操作,以及如何使用LitePal的聚合函数对数据进行统计。通过学习,读者可以掌握LitePal的基本用法和主要功能,并能运用在实际开发中。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(言)。即在一个数据库表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可;只有长度;只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维,每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1)用代码新建 2)由已有数据转换或处理得到 3)读取表格文件 4)R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
本文介绍基于Python语言,基于Excel表格文件内某一列的数据,计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内(例如每一个4行的范围内)的区间最大值的方法。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
loc只能使用字符型标签来索引数据,不能使用数字来索引数据。但是标签本身是数字,则可以用数字来索引;
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
、Python的一大应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿!
Limit常用于分页处理,时长会伴随order by从句使用,因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。 例子: 需求:查询影片id和描述信息,并根据主题进行排序,取出从序号50条开始的5条数据。
设置列名dataframe.columns=['col1','col2','col3']
计算机实际上可以做的事情实质上非常简单,比如计算两个数的和,再比如在内存中寻找到某个地址等等。这些最基础的计算机动作被称为指令(instruction)。所谓的程序(program),就是这样一系列指令的所构成的集合。通过程序,我们可以让计算机完成复杂的操作。程序大多数时候被存储为可执行的文件。这样一个可执行文件就像是一个菜谱,计算机可以按照菜谱作出可口的饭菜。
Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print,表示全局正则表达式版本,它的使用权限是所有用户。 grep的工作方式是这样的,它在一个或多个文件中搜索字符串模板。如果模板包括空格,则必须被引用,模板后的所有字符串被看作文件名。搜索的结果被送到标准输出,不影响原文件内容。 grep可用于shell脚本,因为grep通过返回一个状态值来说明搜索的状态,如果模板搜索成功,则返回0
数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
#https://mp.weixin.qq.com/s/mrtjpN8yDKUdCSvSUuUwcA
在使用 R 语言的过程中,需要给函数正确的数据结构。因此,R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求,往往需要对数据进行各种转化,以达到分析函数的数据类型要求,也就是对数据进行“塑形”,因此,数据转换是 R 语言学习中最难的内容,也是最重要的内容。
因为业务需要(项目技术栈为 spark 2+ ),七八月份兴冲冲从学校图书馆借了书,学了 scala + spark ,还写了不少博文,其中有几篇被拿来发推送:Scala,一门「特立独行」的语言!、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行? ...
每天分享一个sql,帮助大家找到sql的快乐 需求 找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 建表语句 create table score( uid string, subject_id string, score int ) row format delimited fields terminated by '\t' ; 数据 insert overwrite table score values ("1001","01",100), ("1001","02",100), (
不难看出坐标为(x,x)的字母都是A,然后向左右延伸。但这道题的思路有很多,可以以A为基础左右延伸,也可以以第一行为基础,也可以以第一列为基础。还有很多的思路,只要找到这道题输出的图形的某一种规律就可以按照这种规律写代码。
Linux下文件内容操作 常用的文件内容操作有文件压缩解压缩、文件大小行数统计、文件内容查询等。 gzip: 压缩文件; gunzip: 解压缩文件 # gzip -c 把压缩的文件输出到标准输出 (一般是屏幕) # '>' 输出重定向,输出写入文件 ct@ehbio:~/ehbio_project$ gzip -c ehbio.fa >ehbio.fa.gz # 多了一个.gz文件 ct@ehbio:~/ehbio_project$ ls ehbio3.fa ehbio4.fa ehbio5.fa
两个Series之间计算,如果Series元素个数相同,则将两个Series对应元素进行计算
如果这条sql是写操作(insert、update、delete),那么大致的过程如下,其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的,因为InnoDB 是默认的存储引擎,也是主流的,所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂,所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
今天小编来分享在pandas当中经常会被用到的方法,篇幅可能有点长但是提供的都是干货,读者朋友们看完之后也可以点赞收藏,相信会对大家有所帮助,大致本文会讲述这些内容
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