原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-awk-skills.html
我正在编写一个脚本，以便打印文件中所有数字的总和。我已经有一个解决方案，但效率不高（运行需要几分钟的时间）。我正在寻找一个更高效的解决方案。有什么建议吗？
打印文件的第一列 > awk '{print $1}' rumenz.txt 打印文件的前两列 > awk '{print $1,$2}' rumenz.txt 打印文件的最后一列 > awk '{print $NF}' rumenz.txt 打印文件的总行数 > awk 'END{print NR}' rumenz.txt 打印文件的第一行 > awk 'NR==1{print}' rumenz.txt NR是指awk正在处理的记录位于文件中的位置（行号） 打印文件的第3行第2列 > sed -
伪题图：逼死强迫症之重新加载。下图为真题图 2400字，约6分钟，思考问题的熊 专栏6 懒是人类进步的绊脚石，偷懒是人类进步的阶梯。如果你完成任何一项工作心里时感觉复杂，想必就还有更简单的方法。 在生
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
文章目录 揭开 LVS 神秘的面纱 一 前言 二 认识 LVS 三 了解三种模式 3.1 Virtual Server via Network Address Translation（VS/NAT） 3.2 Virtual Server via IP Tunneling（VS/TUN） 3.3 Virtual Server via Direct Routing（VS/DR） 四 每种模式的优缺点 4.1 NAT 模式 4.
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
首先我们要导入两个库爬虫库（requests）和json库。Requests库就不多讲了，了解爬虫的观众老爷们都懂用于爬取网络数据，Json库再这个程序的主要作用是解析爬取的json文件，达到提取数据的作用。
Shell基础入门 linux系统是如何操作计算机硬件CPU,内存,磁盘,显示器等?使用linux的内核操作计算机的硬件Shell介绍... Shell计算命令 Shell计算命令：expr命令
mitmproxy是Python编写的一款功能完善的代理工具，mitmproxy是一款支持拦截HTTP和HTTPS请求和响应并即时修改它们的交互式中间人代理工具。同时它提供了Python API给开发者编写插件用来自定义对流量进行处理和修改。
说到excel函数，很多人第一时间想到的就是求和函数sum。作为excel入门级函数，sum的确是小白级的，以至于很多人对求和函数有点“误解”，觉得求和函数太简单了。
关于这个问题，群里展开了激烈的讨论，最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。一种是当做透视时直接使用参数margins，另一种是当无透视时手动造出汇总行。
有1-9个数字，将他们填入一个3*3的九宫格中，使得他们的每行，每列，以及对角线上的和相等，且要求每个格子的数字不可以重复。使用python列出所有可能的组合。示例如下:
格式：函数必须要放在最前面，function 后是函数的名字，并且 function 这个单词是可以省略掉的，花括号{} 里面为具体的命令
大家好，我是博主小E，今天我要和大家分享一个非常实用且有趣的Excel技巧。你是否曾经在处理大量数据时，遇到需要对特定列进行求和的情况？特别是当这些列以"zzz"这样的不常见前缀开始时，如何快速准确地完成求和操作呢？本文将为你揭晓答案，让你的Excel技能更上一层楼！
使用Linux命令查询file.txt中空行所在的行号 file1.txt数据准备
目前为止代码的编写还不涉及性能的优化问题，可能是做的东西都不够复杂吧。而且有人会觉得，既然用了python，就何必去追求性能呢。其实我们身边有很多商业化的应用都是用python来实现的，包括youtube和亚马逊。
之前做过两年的运维，用过很多命令，深切体会到某些linux命令熟练掌握后对效率提升有多大。举个简单的例子，在做了研发后经常会有跑一些数据，对于结果数据的处理，我们的产品同学一般都习惯于用excel做统计，把数据复制到excel里，然后数据分列，排序………… 最后得出某些简单的结论，我只需要cat, sort, uniq, awk, grep 这几个命令挥手间完成相同的操作。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
鼠标选中 B8单元格 -> 开始 -> 编辑 -> 自动求和，excel会自动感应要求和的行和列。
正常情况下，一个jps -ml就可以查看机器上有多少Java进程以及它们的PID，如果还要看端口号，甚至内存占用，就还要配合netstat以及ps等查询，如果直接使用一个命令就能查出所有信息多好呀，那就试试吧。
，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。
以一个简单的数据集为例，通过唯一的标识符对其进行汇总。如果我们有一个水果店，想按售出的商品汇总销售额。如下图1所示。
criteria(必选)：表示要进行判断的条件，形式可以为数字、文本或表达式。例如，16、"16"、">16"、" 图书 " 或 ">"&A1。
第一列第一个字段：文件类型，后面9个字符是模式，其中分为三组，每一组三个字段。第一组为所属用户权限。第二组为所属组的权限。第三组为其他用户所属权限。其中r(read)代表可读，w(write)代表可写，e(execute)代表可执行。在后面的9个字符中，如果是字母说明有相应的权限，如果为"-"代表没有权限。举一个例子
日常使用Power Query的过程中，大家可能会对表（Table）、列（List）筛选部分数据比较熟悉，但是，如果是对于一行（Record），要筛选（或剔除）部分列（字段）进行计算，那该怎么办呢？
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
在我以前的文章中，涉及分组依据操作的内容，需要聚合（求和等）的列通常不会太多，因此，手工操作一下也很快，但有朋友还是碰到了需要对几十列进行求和的问题，这个时候，如果还是手工一项项地设置的话，的确会有点儿烦。
在这之前 有求和用的SUM > SUM for Summer 还有条件求和的SUMIF > SUMIF 但是SUMIF也只是单条件求和 如果需要同时用多个条件 就在后面加个s SUMIFS =SUMIFS( 统计区域, 条件区域1,条件1, 条件区域2,条件2, ..., 条件区域N,条件N ) SUMIF的升级版 从一个条件变成N(N<=127)个条件 微软的做法有时候真是简单粗暴 例如IFS,COUNTIFS 但是也通俗易懂 还记得上
前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。
以下内容节选自《DAX权威指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书！ ---- --正文-- DAX（Data Analysis eXpressions），即数据分析表达式，是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）和Microsoft Power Pivot for Excel中使用的编程语言。 它创建于2010年，是随PowerPivot的
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。
Excel中有非常多的技巧可以帮助我们提高效率，其中让人又爱又恨的莫过于函数了，用的好，效率那是嗖嗖的，但不少小伙伴表示Excel函数真的太难了。
反规范化（Denormalization）是数据库设计中的一种技术，它通过增加冗余数据以提高查询性能或简化数据模型，通常用于解决由规范化（Normalization）带来的性能问题。规范化旨在减少数据冗余并确保数据一致性，但在某些情况下，规范化会导致查询变得复杂且缓慢，特别是在涉及多个表连接的情况下。
对于测试同学来说，除了知道测试基础知识外，还需要掌握一些测试基本技能，主要有Linux、数据库、计算机网络等，在此之前我们已经讨论过Linux基础知识以及在实际工作中的应用，可参考往期文章「学会Linux，看完这篇就行了！」。
开发web的人员知道，我们经常需要查看nginx的服务器来统计来访者的记录。而awk教官可以很方便帮我们处理好存放在日志中的士兵，可以帮助我们选出最高的士兵，可以帮助我们选出经常出操的士兵，可以帮我们选出哪些士兵经常在一起。
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据（超过100GB）操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。 在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
本系列文章一共三篇，分别为《脚本编程与 Linux 命令》、《接入层与网络基础》和《 MySQL 与 SQL 优化》，由腾讯高级工程师 luaruan(阮永顺) 原创、张戈博客整理分享，如有勘误请在博客留言。
这是这个矩阵的上三角加对角线求和，因为是对称的嘛，可以补全下三角，加上对角线就行了。
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
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
EXcel是在办公中用的比较多的办公软件之一，当我们需要对数据进行处理时，需要快递的将数据整理好，但是很多人不会的话就比较麻烦，特别是在录入数据的时候，手动录入数据的单位，不仅慢，而且还容易错，在数据
如下图1所示，要求数据表中指定颜色和尺寸的价格之和。数据表区域为B3:D8，条件区域在列B和列C。
其实这都是圈外人对运维的刻板印象，无论你是个刚入职没几个月的行业新人，还是在行业里摸爬打滚了好几年的“老鸟”。
此外还有很多，如布尔函数、线性代数函数、取整、四舍五入等等。就不多介绍，这些不太常用的可以在需要时去查api即可。
提到Excel，估计职场人都不会陌生，毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上，Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢？这里不妄加评论。
大海：其实是这样的，计算字段里会先将每个字段的内容求和，然后再按计算字段的公式进行求值，所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的：
空间局部性：某个地址或者某个地址附近的数据和指令可能在不久的将来再次被引用。具体如下图所示。
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