對很多數據科學家而言，他們的數據操作經常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理論上，這個說法沒有任何錯誤，畢竟這就是這些工具存在的原因。然而，對於分隔符轉換這樣的簡單任務而言，這些工具往往是大材小用，我們可以直接使用命令行快速處理。
命令行應該是每個開發者都希望掌握的，尤其是數據科學家。熟悉終端的來龍去脈可以毫無疑問地可以讓我們變得更加有效率，因此命令行還是計算機技術中的一個很棒的歷史課。例如，awk 這個數據驅動的腳本語言是 1977 年在 Brina Kernighan 的幫助下首次出現的，Brina Kernighan 就是 K&R 這本書中的 K。在 50 年後的今天，每年仍然能夠出現與 awk 相關的新書。因此，我們可以相對保守地假設：一項針對命令行才能的投資在任何新近的時間內都不會貶值。
我們將會涉及以下內容
- ICONV
- HEAD
- TR
- WC
- SPLIT
- SORT & UNIQ
- CUT
- PASTE
- JOIN
- GREP
- SED
- AWK
ICONV（用來轉換文件的編碼方式）
文件編碼可能是比較棘手的。現在的多數文件都是 UTF-8 編碼，然而有時候我們拿到的文件並不是這個格式的。這可能導致交換編碼格式時的一些不靠譜的嘗試。這裡，iconv 是一個拯救者，它能以一種編碼的文本為輸入，輸出另一種編碼的文本。
# Converting -f (from) latin1 (ISO-8859-1)# -t (to) standard UTF_8iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 < input.txt > output.txt
可選參數：
- iconv -l 列出所有已知的編碼字符集合
- iconv -c 忽略不能轉換的非法字符，靜默地丟棄
HEAD（用於顯示文件的開頭內容）
如果你是一個頻繁使用 Pandas 的用戶，那麼你會比較熟悉 df.head()。默認情況下 head 命令顯示文件的前 10 行內容，當然我們也可以選擇不同的參數確定打印的行數或字符數。
# Prints out first 10 lineshead filename.csv# Print first 3 lineshead -n 3 filename.csv
可選參數：
- head -n 打印特定數目的行數
- head -c 打印特定數目的字符
TR（對字符進行替換、壓縮和刪除）
tr 與轉譯比較類似，它的強大能力是文件清理的主要工具。例如以下交換文件中的分隔符：
# Converting a tab delimited file into commascat tab_delimited.txt | tr "\\t" "," comma_delimited.csv
tr 的另一個功能是由我們控制的內置 [:class:] 參數，這些用法包括：
- [:alnum:] 所有的字母和數字
- [:alpha:] 所有的字母
- [:blank:] 所有的水平空格
- [:cntrl:] 所有的控制字符（非打印）
- [:digit:] 所有的數字
- [:graph:] 所有的可打印字符，不包含空格
- [:lower:] 所有的小寫字母
- [:print:] 所有的可打印字符，包含空格
- [:punct:] 所有的標點符號
- [:space:] 所有的水平或垂直空格
- [:upper:] 所有的大寫字母
- [:xdigit:] 所有的十六進制字符
我們可以將它們連接在一起組成強大的程序。下面是一個基本的字數統計程序，我們可以用它來檢查 README 文檔。
cat README.md | tr "[:punct:][:space:]" "\n" | tr "[:upper:]" "[:lower:]" | grep . | sort | uniq -c | sort -nr
使用基本正則表達式的另一個例子是：
# Converting all upper case letters to lower casecat filename.csv | tr '[A-Z]' '[a-z]'
可選參數：
- tr -d 刪除字符
- tr -s 壓縮字符（將連續重複的字符用一個字符表示）
- \b 空格
- \f 換頁符
- \v 垂直製表符
- \NNN 八進制字符 NNN
WC（用來計數的命令）
它的值主要來自於 -l flag，它會提供文檔的行數。
# Will return number of lines in CSVwc -l gigantic_comma.csv
這個工具可以方便地確認各種命令的輸出。所以，如果我們轉換了文件中的分隔符，那麼運行 wc -l 就可以查看總行數是不是相同，不同就是出了問題。
可選參數：
- wc -c 打印 Bytes 數目
- wc -m 打印出字符數
- wc -L 打印出最長行的字符數
- wc -w 打印出單詞數目
SPLIT（把一個大文件分割成小文件的命令）
文件大小可以使用這個命令大幅度改變。根據任務的不同，分割文件可能會有所幫助，所以就有了 split 命令。split 的基本語法如下：
# We will split our CSV into new_filename every 500 linessplit -l 500 filename.csv new_filename_# filename.csv# ls output# new_filename_aaa# new_filename_aab# new_filename_aac
兩個怪異的地方是命名約定和文件的擴展名。後綴約定可以通過-d 標誌來約定為數字。為了添加文件擴展名，您需要運行下面的 find 命令。它會改變當前路徑下的所有文件名，給每個文件後面擴展.csv，所以，謹慎使用。
find . -type f -exec mv '{}' '{}'.csv \;# ls output# filename.csv.csv# new_filename_aaa.csv# new_filename_aab.csv# new_filename_aac.csv可選參數：
- split -b 通過確定的字節大小分割
- split -a 生成長度為 N 的後綴
- split -x 使用十六進制後綴分割
SORT & UNIQ（sort：文件排序；uniq：報告或忽略文件中的重複行，與 sort 結合使用）
這兩個命令提供了唯一的單詞計數，這是因為 uniq 僅僅在重複的相鄰行上運行。因此，這就是在輸出之前進行排序的原因。一個有趣的注意事項是：sort -u 會與 sort file.txt | uniq 有著相同的結果。
對於數據科學家而言，排序具是一種潛在有用的能力：即基於特定列對整個 CSV 文件進行排序的能力。
# Sorting a CSV file by the second column alphabeticallysort -t, -k2 filename.csv# Numericallysort -t, -k2n filename.csv# Reverse ordersort -t, -k2nr filename.csv
這裡的-t 選項將逗號作為我們的分隔符，通常會採用空格或者製表符。此外，-k flag 用於指定關鍵詞。
可選參數：
- sort -f 忽略大小寫
- sort -r 以相反的順序排序
- sort -R 亂序
- uniq -c 統計出現的次數
- uniq -d 僅僅打印重複行
CUT（cut 命令用來顯示行中的指定部分，刪除文件中指定字段。）
cut 用於刪除列。舉例來說，如果我們要刪除第一列和第三列，可以使用 cut：
cut -d, -f 1,3 filename.csv
選擇除了第一列之外的每一列：
cut -d, -f 2- filename.csv
與其他命令結合使用的時候，cut 作為一個過濾器：
# Print first 10 lines of column 1 and 3, where "some_string_value" is presenthead filename.csv | grep "some_string_value" | cut -d, -f 1,3
找到第二列中某個特定值出現的次數：
cat filename.csv | cut -d, -f 2 | sort | uniq | wc -l# Count occurences of unique values, limiting to first 10 resultscat filename.csv | cut -d, -f 2 | sort | uniq -c | head
PASTE（用於將多個文件按照列隊列進行合併）
paste 是一個簡潔命令，具有一個有趣的功能。如果您有兩個需要合併的文件，並且它們已經排序，paste 能夠實現這些功能。
# names.txtadamjohnzach# jobs.txtlawyeryoutuberdeveloper# Join the two into a CSVpaste -d ',' names.txt jobs.txt > person_data.txt# Outputadam,lawyerjohn,youtuberzach,developer
更具 SQL 風格的變體，請參見下文。
JOIN（連接併合並文件）
join 命令是一個簡單的、擬正切的 SQL。最大的區別在於 join 將返回所有列，並且只能在一個字段上進行匹配。默認情況下，join 將嘗試使用第一列作為匹配鍵。對於不同的結果，必須使用以下語法:
# Join the first file (-1) by the second column# and the second file (-2) by the firstjoin -t, -1 2 -2 1 first_file.txt second_file.txt
標準 join 是內部連接。但是，外部連接也可以通過- a flag 實現。另一個值得注意的現象是- e 標誌，如果找到丟失的字段，它可以用來替換值。
# 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
雖然不是最便於用戶使用的命令，但是絕望的時候自有絕望的措施。
可選參數：
- join -a 打印不能匹配的行
- join -e 替換丟失的輸入字段
- join -j 等價於 -1 FIELD -2 FIELD
GREP（這是一種強大的文本搜索工具）
全面搜索正則表達式並打印（grep），這很可能是最出名的命令。grep 有很多強大的能力，尤其是在大型代碼庫中以我們自己的方式尋找字段。在數據科學領域，它充當著其它命令的細化機制。
# Recursively search and list all files in directory containing 'word'grep -lr 'word' .# List number of files containing wordgrep -lr 'word' . | wc -l
統計包含單詞/模式的總行數
grep -c 'some_value' filename.csv# Same thing, but in all files in current directory by file namegrep -c 'some_value' *
使用\|運算子進行多值操作
grep "first_value\|second_value" filename.csv
可選參數：
- alias grep="grep --color=auto" 使 grep 色彩化
- grep -E 使用擴展的正則表達式
- grep -w 只匹配全字符
- grep -l 打印出匹配的文件名
- grep -v 反轉匹配
sed 是一個逐行運行的流編輯器。它擅長替換，但是也可以用於所有的重構（refactoring）。
最基本的 sed 命令包含 s/old/new/g。這指的是搜索舊值，並用新值替換。如果沒有/gour 命令，終端將在第一次出現這個值之後停止。
為了快速體驗這種能力，讓我們來舉個例子。若我們有以下文件:
balance,name$1,000,john$2,000,jack
我們想做的第一件事就是去掉美元符號。-i flag 指的是位置，''標誌指的是零長度的文件擴展名，然後覆蓋初始文件。理想情況下，我們可以單獨測試其中的每一個，然後輸出到新文件。
sed -i '' 's/\$//g' data.txt# balance,name# 1,000,john# 2,000,jack
接下來，我們處理 balance 中的逗號
sed -i '' 's/\([0-9]\),\([0-9]\)/\1\2/g' data.txt# balance,name# 1000,john# 2000,jack
AWK（不僅僅是一個命令）
awk 不僅僅是一個簡單的命令：它是一種成熟的語言。在本文所涉及的所有內容中，awk 是最酷的。如果你發現自己對 awk 印象深刻，也可以找更多的資源。
awk 的用例包括：
- 文本處理
- 格式化文本報告
- 執行數學運算
- 執行字符串操作
最新版的 awk 可以與 grep 並行使用。
awk '/word/' filename.csv
或者使用一些技巧將 grep 和 cut 結合起來。這裡，對於所有我們要查找的 word 行，awk 打印第三列和第四列和分隔符。-F，僅將分隔符改為逗號。
awk -F, '/word/ { print $3 "\t" $4 }' filename.csvawk 內置了許多優秀的變量。例如，NF -字段數，NR -記錄數。要在文件中獲取第五十三條記錄，代碼如下:
awk -F, 'NR == 53' filename.csv
一個額外的功能是基於一個或多個值進行過濾的能力。下面的第一個示例將打印第一列等於 string 記錄的行數和列數。
awk -F, ' $1 == "string" { print NR, $0 } ' filename.csv# Filter based off of numerical value in second columnawk -F, ' $2 == 1000 { print NR, $0 } ' filename.csv多數值表達式：
# Print line number and columns where column three greater# than 2005 and column five less than one thousandawk -F, ' $3 >= 2005 && $5 <= 1000 { print NR, $0 } ' filename.csv對第三列求和：
awk -F, '{ x+=$3 } END { print x }' filename.csv對第一列等於『something』的所有行，對它們的第三列求和。
awk -F, '$1 == "something" { x+=$3 } END { print x }' filename.csv得到文件的維度：
awk -F, 'END { print NF, NR }' filename.csv# Prettier versionawk -F, 'BEGIN { print "COLUMNS", "ROWS" }; END { print NF, NR }' filename.csv打印出現兩次的行：
awk -F, '++seen[$0] == 2' filename.csv
刪除重複的行：
# Consecutive linesawk 'a !~ $0; {a=$0}']# Nonconsecutive linesawk '! a[$0]++' filename.csv# More efficientawk '!($0 in a) {a[$0];print}使用內置函數 gsub() 替換多值：
awk '{gsub(/scarlet|ruby|puce/, "red"); print}'這個 awk 命令將合併多個 CSV 文件，忽略文件頭，然後將其附加到末尾。
awk 'FNR==1 && NR!=1{next;}{print}' *.csv > final_file.csv需要縮減大量文件？awk 可以在 sed 的幫助下處理這個問題。具體而言，這個命令可以基於行數將 一個大文件拆分為多個小文件。
sed '1d;$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 linessed '1d;$d' big_data.csv | awk 'NR%100000==1{x="data_"++i".csv";}{print > x}'結語
命令行擁有無窮無盡的能力。本文中介紹的命令足以讓您在短時間內從小白變成高手。除了這些內容之外，還有許多用於日常數據處理的程序需要考慮。如果你想深入瞭解命令行數據科學，可以多找一些詳細的資源。
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