继续总结一下linux 的文本处理。包括但不限于awk, sed, paste,split,grep....
原文:https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
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之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
^(.*?,.*?)\K, 作用: 匹配到csv文件每行数据出现的第n个逗号,可对其进行替换等操作。
文章目录 一、项目概述 1.项目说明 2.环境配置 二、项目实施 1.导入所需要的库 2.全局变量和参数配置 3.产生随机时间和用户代理 4.获取领导的fid 5.获取领导所有留言链接 6.获取留言详情 7.获取并保存领导所有留言 8.合并文件 9.主函数调用 三、结果、分析及说明 1.结果说明 2.改进分析 3.合法性说明 一、项目概述 1.项目说明 本项目主要是对领导留言板内的所有留言的具体内容进行抓取,对留言详情、回复详情和评价详情进行提取保存,并用于之后的数据分析和进一步处理,可以对政府的决策和电子
文章目录 一、项目概述 二、项目实施 1.导入所需要的库 2.全局变量和参数配置 3.产生随机时间和用户代理 4.获取领导的fid 5.获取领导所有留言链接 6.获取留言详情 7.获取并保存领导所有留
ImportExcel模块可以理解为基于PowerShell环境操作Excel的强大类库,使用它可以在 Windows、Linux 和 Mac 上都可以使用。创建表、数据透视表、汇总、图表等操作变得更加容易。另外比较好的一点是使用该模块允许用户无需安装微软的 Office 或者使用 COM 对象就能直接操作 Excel 文件,这样对于没有安装office的服务器也可以直接使用。
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
GitLab Analyser[1] 是一个使用 Golang[2] 编写的跨平台命令行工具。
awk 是 Unix 和 Linux 用户工具箱中最古老的工具之一。awk 由 Alfred Aho、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan(即工具名称中的 A、W 和 K)在 20 世纪 70 年代创建,用于复杂的文本流处理。它是流编辑器 sed 的配套工具,后者是为逐行处理文本文件而设计的。awk 支持更复杂的结构化程序,是一门完整的编程语言。
ComPDFKit提供专业、全平台支持的PDF开发库,包括Windows、Mac、Linux、Android、iOS、Web平台。开发者可以快速、灵活整合PDF功能到各开发平台的软件、程序、系统中。丰富的功能,多种开发语言,灵活的部署方案可供选择,满足您对PDF文档的所有需求。
大数据文摘作品 编译:汪小七、Katrine Ren、夏雅薇 本篇文章作者是Matthew Mayo,选自KDnuggets(一个著名的数据挖掘网站)。简要介绍了12种类Unix操作系统命令行工具,以及这些命令行工具对数据科学研究和数据科学家的价值。 这篇文章概述了十二个可以用于数据科学项目的类Unix操作系统命令行工具。 这一系列工具不包括任何基本的文件管理命令(pwd、ls、mkdir、rm……)和远程桌面管理工具(rsh、ssh……),但是从数据科学角度来看,这些命令行工具都是比较实用的,通常用来进行
过完基础知识以后就是实战 tricks 的集锦,这些都是笔者在实际工作中用到的解决方案,求小而精,抛砖引玉。
距离上一篇 pandas 系列教程:数据分析利器 pandas 系列教程(四):对比 sql 学 pandas 发布已经过去大半年,近来才记起以前开了这样一个坑,本篇是本系列 pandas 实战 tricks 的首篇,不求大而全,力争小而精。
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。
合并多个CSV文件、文本文件、Excel工作簿等操作是我们日常工作中经常碰到的事,如果一个一个文件复制粘贴,费时费力又容易出错。当然,可以使用VBA来解决,但前提是你必须懂VBA。这里有一个简单快速的方法,使用Power Query。
需求:把一个文件夹下的多个csv文件合并成一个文件,文件的格式是相同的,只是按照不同的月份分成了多个文件,现将文件夹下的文件进行合并
前几天遇到一个工作,需要将几个分别包含几十万行的csv文件的某3列合并成1个csv文件,当时是手工合并的: 1、csv另存为excel; 2、删除不需要的列,仅保留想要的列 3、excel另存为csv 4、最后,手工合并处理好的csv 不得不说,这样操作效率真的很低,尤其是操作几十万行的文件,当时就想利用python代码肯定可以实现,今天利用周末的时间好好研究了一下,终于实现了,操作几十万行的文件只需要一两分钟,比手工高效多了。 实现思路如下: 1、利用os模块获取文件下所有csv文件(表结构相同) 2、用pandas打开第一个文件; 3、循环打开剩下的文件; 4、利用pd.concat拼接不同的df,该方法可以自动去除多余的标题行; 5、挑选需要的列,去重; 6、将结果输出文csv文件; 完整代码如下:
b) 在/src/MYRunAction.cc中#include"MYHistoManager.hh":
本文介绍的不是在Excel中进行操作的技巧,而是利用“外部”力量来快速地完成我们的任务。
自 1999 年开始,JSON 作为用户体验较好的数据交换格式,开始被各界广为采纳,并逐渐应用到 Web 开发及各种 NoSQL 数据库领域。
2017年中,我参与了一个亚太地区互联网公司并购的项目,客户收购了亚太地区 7 个国家的同行业互联网企业和产品。我作为其中的 DevOps 咨询师和 DevOps 工程师,和客户一起完成并购后的产品迁移和技术能力提升的设计、实施和培训。
对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式,处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式:import pandas as pd
这是群里一个朋友的提问,算是一个大家可能会遇到的坑,可以了解一下。即:
一般在做渗透测试的时候,前期对目标资产子域名进行信息搜集时,往往会从多个在线或者离线子域名采集工具中导出结果。然而每个工具平台导出的结果中都会有很多重复的子域名,如果靠手工对这些子域名结果进行合并去重的话,是非常的繁琐且低效率的,因此可以借助脚本工具替我们去完成这一复杂的整理工作,提高渗透效率。
Pandas 提供的一个基本特性,是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库,那么你应该熟悉这种类型的数据交互。它的主要接口是pd.merge函数,我们将看到几个在实践中如何工作的例子。
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ,需要先转换为 float 再除以100,最后用1-该值得到RSRP覆盖率
需单独安装 yum install iotop 用法:iotop -d 1 -o
一、系统自带 1.1 iostat 系统systat包里的工具,以kB/s为单位统计,2表示以2秒为频率统计一次: iostat –x –k 2 10000 rrqm/s:每秒这个设备相关的读取请求
早起导读:pandas是Python数据处理的利器,如果每天都要使用pandas执行同样的操作,如何制作一个有界面的软件更高效的完成?本文提供了一种基于PyQt5的实现思路。
由于在工作中需要处理很多日志文件数据,这些数据并不存在于数据库,而是以每日1个单文件的形式存在,为了让我们在日常数据处理中更方便的进行一些基础的数据合并、清洗筛选以及简单的分组或数据透视处理,结合PyQt5与pandas库,制作了一个简单的数据处理可视化工具。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV)的方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。 9、
大海:这个问题解决的思路很简单,Power Query里针对不同的格式有不同的解析函数。比如csv,可以用Csv.Document去解析,Excel则用Excel.Workbook去解析……
本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,基于其中每一个文件,随机从其中选取一部分数据,并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。
做这次考核作业用了4.5天时间,2天半的时间都在反复处理特征工程当中,1天半用来对比训练模型和做最后预测要提交的数据。
在很多个股票公告中,都有同样格式的“日常性关联交易”的表格,如何合并到一张Excel表格中呢?
system:假设你是一个经验非常丰富的数据分析师的助理,正在帮助他撰写一些自媒体平台的文章
用Python解决下面的问题:读取data.csv,里面有学号、姓名、年龄、身高,请输出同样年龄时,身高的最大值,以及对应的学号和姓名
合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试,希望这些结果能够帮助到大家。
Git 是 Linux Torvalds 为了帮助管理 Linux® 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。正如所提供的文档中说的一样,“Git 是一个快速、可扩展的分布式版本控制系统,它具有极
今天跟大家分享的是数据地图系列的第七篇——使用R语言制作热力数据地图! 也许很多小伙伴儿对于R语言还很陌生,感觉很神秘。 确实,R语言的数据地图需要使用很长的代码来写。但是就像我们学习高数和微积分一样,再复杂再庞大的公式,都会有计算软件帮你代劳,而你只需要知道怎么调整参数、控制路径,并且明白每一句代码的实现功能就可以了,无需记住每一串代码的详细内涵和写法。 而且接下来要写的诸多代码,大部分都并非自己写的,而是从网上拼凑,经过整理与汇总后的。坦白的说,绝大部分自己都写不出来,语法也很费解,只是勉强知道大概可以
文章来源:towardsdatascience 作者:B.Chen 翻译\编辑:Python大数据分析
pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe。
pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV(逗号分隔值)文件的函数之一。
在单细胞的商业化测序平台中,来自10X genomics的测序数据占据了很大的份额。相信大家在平时的科研工作中对10X数据并不陌生, 而Cell Ranger软件作为由10X官方开发的配套分析软件,颇受欢迎。今天我们就给大家介绍一下这款软件主要分析流程和使用。
megan,Metagenome Analyzer Microbiome analysis using a single application。是一款综合性的微生物物种分类工具,将多款物种分类的工具集合到一个软件中。mega 不仅可以完成物种分类,同时还包括非常强大的可视化功能,可以用户物种分类结果的可视化,只需点点鼠标即可完成其他软件复杂的图。我们几乎可以将任何软件物种分类的功能表输入到megan 中进行数据可视化。
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