對于許多數據科學家來說，數據操作起始于Pandas或Tidyverse。從理論上看，這個概念沒有錯。畢竟，這是為什么這些工具首先存在的原因。然而，對于分隔符轉換等簡單任務來說，這些選項通常可能是過于重量級了。有意掌握命令行應該在每個開發人員的技能鏈上，特別是數據科學家。學習shell中的來龍去脈無可否認地會讓你更高效。除此之外，命令行還在計算方面有一次偉大的歷史記錄。例如，awk - 一種數據驅動的腳本語言。Awk首次出現于1977年，它是在傳奇的K&R一書中的K，Brian Kernighan的幫助下出現的。在今天，大約50年之后，awk仍然與每年出現的新書保持相關聯！ 因此，可以肯定的是，對命令行技術的投入不會很快貶值的。

我們會談及的內容

ICONV

HEAD

TR

WC

SPLIT

SORT & UNIQ

CUT

PASTE

JOIN

GREP

SED

AWK

ICONV

文件編碼總是棘手的問題。目前大部分文件都是采用的 UTF-8編碼。要想了解 UTF-8的魔力，可以看看這個優秀的視頻。盡管如此，有時候我們還是會收到非 UTF-8編碼的文件。這種情況下就需要嘗試轉碼。iconv就是這種狀況下的救世主。

iconv是一個簡單的程序，可以輸入某種編碼的文本，然后以另一種編碼輸出。

#Converting-f(from)latin1(ISO-8859-1)#-t(to)standardUTF_8iconv-fISO-8859-1-tUTF-8output.txt

有用的選項：

head -n 輸出指定行

head -c 輸出指定的字節

HEAD

如果你是重度Pandas的用戶，那么你會對head很熟悉。通常在處理新數據時，我們想要做的第一件事就是了解究竟存在那些東西。這會引起Panda啟動，讀取數據，然后調用df.head() - 很費勁，至少可以說。head，不需要任何標志，將輸出文件的前10行。head真正的能力在于徹查清除操作。 例如，如果我們想將文件的分隔符從逗號改變為pipe通配符。一個快速測試將是：head mydata.csv | sed 's/,/|/g'

#Printsoutfirst10linesheadfilename.csv#Printfirst3lineshead-n3filename.csv

有用的選項:

head -n 輸出指定行

head -c 輸出指定的字節

TR命令

Tr類似于翻譯，它是基于文件清理的一個強大使用的工具。一個理想的用法是替換文件中的分隔符。

#將文件中的制表符分割轉換成逗號cattab_delimited.txt|tr" "","comma_delimited.csv

Tr的另一個特性是在你的處理中設置上所有的[:class:]變量。包括：

[:alnum:]所有字母和數字[:alpha:]所有字母[:blank:]所有水平空白[:cntrl:]所有控制字符[:digit:]所有數字[:graph:]所有可打印的字符，不包括空格[:lower:]全部小寫字母[:print:]所有可打印的字符，包括空格[:punct:]所有標點符號[:space:]所有的水平或垂直空格[:upper:]全部大寫字母[:xdigit:]所有十六進制數字

可以將這些多樣化的變量鏈接在一起，組成一個強大的程序。下面是一個基于字數統計的程序，用來檢查你的README文件是否使用過度。

catREADME.md|tr"[:punct:][:space:]

另外一個例子用于正則表達式

#將所有的大寫字母轉換成小寫catfilename.csv|tr'[A-Z]''[a-z]'

有用的選項：

tr -d刪除字符

tr -s壓縮字符

退格

換頁

垂直選項卡

NNN八進制值為NNN的字符

WC

字數統計。它的價值主要體現在使用 -l參數可以進行行數統計。

#WillreturnnumberoflinesinCSVwc-lgigantic_comma.csv

個用這個工具來驗證各個命令的輸出實在方便。因此，如果我們要在文件中轉換分隔符，然后運行 wc -l，驗證總行數是相同的。如果不同，我們就知道一定是哪里出錯了。

常用選項：

wc -c打印字節數

wc -m打印字符數

wc -L打印最長一行的長度

wc -w打印字數

SPLIT命令

文件大小可以有顯著變化。根據工作的不同，拆分文件是有益的，就像split。基本用法如下：

#我們拆分這個CSV文件，每500行分割為一個新的文件new_filenamesplit-l500filename.csvnew_filename_#filename.csv#lsoutput#new_filename_aaa#new_filename_aab#new_filename_aac

兩個地方很奇怪：一個是命名方式，一個是缺少擴展名。后綴約定可以通過-d標識來數字化。添加文件擴展名，你需要執行下面這個find命令。他會給當前文件夾下的所有文件追加.csv后綴，所以需要小心使用。

find.-typef-execmv'{}''{}'.csv;#lsoutput#filename.csv.csv#new_filename_aaa.csv#new_filename_aab.csv#new_filename_aac.csv

有效的選項：

split -b按特定字節大小拆分

split -a生成長度為N的后綴

split -x使用十六進制后綴分割

SORT & UNIQ

前面的命令是顯而易見的：他們按照自己說的做。這兩者提供了最重要的一擊（即去重單詞計數）。這是由于有uniq，它只處理重復的相鄰行。因此在管道輸出之前進行排序。一個有趣的事情是，sort -u將獲得與sort file.txt | uniq相同的結果。

Sort確實對數據科學家來說是一種很有用的小技巧：能夠根據特定的列對整個CSV進行排序。

#SortingaCSVfilebythesecondcolumnalphabeticallysort-t","-k2,2filename.csv#Numericallysort-t","-k2n,2filename.csv#Reverseordersort-t","-k2nr,2filename.csv

這里的-t選項是指定逗號作為分隔符。通常假設是空格或制表符。此外，-k標志是用來指定我們的鍵的。它的語法是-km,n，m是起始字段，n是最后一個字段。

有用的選項：

sort -f忽略大小寫

sort -r逆序

sort -R 亂序

uniq -c計算出現次數

uniq -d只打印重復行

CUT命令

cut用于刪除列。舉個栗子，如果我們只想要第一列和第三列。

cut-d,-f1,3filename.csv

選擇除了第一列以外的所有列

cut-d,-f2-filename.csv

與其他的命令組合使用，cut命令作為過濾器

＃打印存在“some_string_value”的第1列和第3列的前10行headfilename.csv|grep"some_string_value"|cut-d,-f1,3

找出第二列中唯一值的數量。

catfilename.csv|cut-d,-f2|sort|uniq|wc-l#計算唯一值出現的次數，限制輸出前10個結果catfilename.csv|cut-d,-f2|sort|uniq-c|head

PASTE

paste是個有趣的小命令。如果你想合并兩個文件，而這兩個文件的內容又正好是有序的，那 paste 就可以這樣做。

#names.txtadamjohnzach#jobs.txtlawyeryoutuberdeveloper#JointhetwointoaCSVpaste-d','names.txtjobs.txt>person_data.txt#Outputadam,lawyerjohn,youtuberzach,developer

關于更多 SQL_-esque變體，請看下面。

JOIN

Join是一種簡單的、準切向的SQL。最大的區別在于Join將返回所有列，匹配可能只發生在一個字段上。默認情況下，join將嘗試使用第一列作為匹配鍵。對于不同的結果，需要以下語法：

#Jointhefirstfile(-1)bythesecondcolumn#andthesecondfile(-2)bythefirstjoin-t","-12-21first_file.txtsecond_file.txt

標準連接是一個內部連接。然而，外部連接也可以通過-af滯后來實現。另一個值得注意的是-e標志，如果發現有字段丟失，它可以用來替換成其他值。

#Outerjoin,replaceblankswithNULLincolumns1and2#-owhichfieldstosubstitute-0iskey,1.1isfirstcolumn,etc...join-t","-12-a1-a2-e'NULL'-o'0,1.1,2.2'first_file.txtsecond_file.txt

雖然它不是最容易使用的命令，但是在絕望的時刻，它就是唯一可用的措施。

常用的選項：

join -a 打印未成對的行

join -e替換缺失字段

join -j等同于 -1 FIELD -2 FIELD

GREP

全局搜索正則表達式并輸出，或使用grep;可能是最知名的命令，并且有很好的理由。 Grep具有很強的能力，特別是在大型代碼庫中查找方法。在數據科學領域，它充當了其他命令的改進機制。但其標準用法也很有用。

#遞歸搜索并列出當前目錄下包含'word'的所有文件grep-lr'word'.#列出包含word的文件數目grep-lr'word'.|wc-l

對包含word/pattern的行數進行計數

grep-c'some_value'filename.csv#同樣的功能，但是按照文件名列出當前目錄下所有包含該關鍵詞的文件grep-c'some_value'*

Grep使用or運算符-|來檢索多個值.

grep"first_value|second_value"filename.csv

有用的選項

alias grep="grep --color=auto" 使grep支持彩色輸出

grep -E 使用擴展正則表達式

grep -w 僅匹配完整單詞

grep -l 打印匹配文件的名稱

grep -v 倒序匹配

大殺器

Sed和Awk是本文兩個最有用的命令。為了簡潔，我不會討論那些令人費解的細節。相反，我會討論各種各樣的命令來證明他們令人印象深刻的實力。如果你想了解的更多，這本書就可以。

SED

在內核中sed是一個流編輯器。它擅長替換，但是也可以用來重構。

最基本的sed命令包含了s/old/new/g。也就是全局搜索舊值，替換新值。沒有/g 我們的命令可能在第一次出現舊值就會終止。

為了盡快了解它的能力，我們來看一個例子。在這個情況你會拿到下面的文件：

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

我們要做的第一件事就是移除美元符。-i 標識表示就地修改。''就是代表一個零長度文件擴展，因此重寫我們的初始文件。理想情況下，你會單獨測試這些并輸出到一個新文件。

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

下一步，我們的balance列的逗號。

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

最終，Jack有一天起來并準備辭職了。所以，再見吧，我的朋友。

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

就像你所看到的，sed功能強大，但是樂趣不止于此。

AWK

最好的放最后。Awk不僅是一個簡單的命令：它是一個成熟的語言。在本文中包含的每一個命令中，awk目前是最酷的。如果你發現它令你印象深刻，這有大量的資源- 看這，這，和這。

awk包含的常用案例：

文本處理

格式化文本報告

執行計算操作

執行字符串操作

Awk在其最初雛形可以與grep平行。

awk'/word/'filename.csv

或者多使用一點魔法，讓grep和cut結合。在這，awk對所有行通過word打印了以tab分隔的第三和第四列。-F，只是將分隔符變為逗號。

awk-F,'/word/{print$3" "$4}'filename.csv

Awk具有大量有用的內置變量。例如， NF -字段數 - 和NR - 記錄數。為了獲取文件中這53個記錄：

awk-F,'NR==53'filename.csv

添加一個小竅門可以基于一個值或者多個值過濾。下面的第一個例子，會打印這些記錄中第一列為string的行數和列。

awk-F,'$1=="string"{printNR,$0}'filename.csv#Filterbasedoffofnumericalvalueinsecondcolumnawk-F,'$2==1000{printNR,$0}'filename.csv

多數值表達式：

#Printlinenumberandcolumnswherecolumnthreegreater#than2005andcolumnfivelessthanonethousandawk-F,'$3>=2005&&$5<=?1000?{?print?NR,?$0?}?'?filename.csv

計算第三列之和：

awk-F,'{x+=$3}END{printx}'filename.csv

計算那些第一列值為“something”的第三列之和。

awk-F,'$1=="something"{x+=$3}END{printx}'filename.csv

獲取文件的行數列數：

awk-F,'END{printNF,NR}'filename.csv#Prettierversionawk-F,'BEGIN{print"COLUMNS","ROWS"};END{printNF,NR}'filename.csv

打印出現過兩次的行：

awk-F,'++seen[$0]==2'filename.csv

移除多行：

#Consecutivelinesawk'a!~$0;{a=$0}']#Nonconsecutivelinesawk'!a[$0]++'filename.csv#Moreefficientawk'!($0ina){a[$0];print}

使用內置函數gsub()替換多個值。

awk'{gsub(/scarlet|ruby|puce/,"red");print}'

這個awk命令合并了多個CSV文件，忽略頭并在結尾追加。

awk'FNR==1&&NR!=1{next;}{print}'*.csv>final_file.csv

需要精簡一個大文件？好的，awk可以在sed的幫助下完成這件事。具體來說，基于一個行數，這個命令將一個大文件分為多個小文件。這個一行文件也會添加一個擴展名。

sed'1d;$d'filename.csv|awk'NR%NUMBER_OF_LINES==1{x="filename-"++i".csv";}{print>x}'#Example:splittingbig_data.csvintodata_(n).csvevery100,000linessed'1d;$d'big_data.csv|awk'NR%100000==1{x="data_"++i".csv";}{print>x}'

結束前

命令行擁有無窮的力量。本文所涵蓋的命令行知識足以讓你從零基礎到入門。除了這些已涉及的內容外，針對日常數據操作還有需要可考慮的實用程序。Csvkit,xsv和q是其中三個值得關注的。