本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情,但无论如何都必须处理它。
前篇文章由案例驱动,总结了Sell中的基本语法,这篇文章带大家由案例驱动学习下Sell中的自带的工具命令。
cut的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。
cut 译为“剪切, 切割”,是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
head -2 1.txt | cut -c 5 截取1.txt文件的前两行的第五个字符 head -2 1.txt | cut -d ‘:’ -f 1,2 截取1.txt文件的前两行 以:分割 显示 1 2段内容 cut 从指定文件 截取内容 -c 按字符选取内容 -d ‘分隔符’ 指定分隔符 -f n1,n2 分割以后显示第几段内容,使用,分割 n 只显示n项 n- 显示 从第n项一直到行尾 n-m 显示 从第n项 到 第m项(包括m) Sort 排序 -u 去掉重复的 -n 升序 -n -r 倒序 -
在我们平时的研究工作中,经常使用的是逗号分隔文件(.csv文件)、制表符分隔文件(.tsv文件)和空格分隔文件(.txt文件)。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件,各自有各自的特点,原则上R语言可以读取任何格式的文件,只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
dlm这个参数可以指定分隔符,但前提是分隔符只有一个字符,如果分隔符是多个字符的话,则需要用 dlmstr参数指定
一、数据导入 1.什么是导入:把系统文件的内容保存到数据库服务器的表里 2.导入数据时的注意事项? -表中字段的个数要和文件列中的个数相等 -字段的类型要和文件中列的值匹配 3.导入数据命令格式: load data infile '文件名' into table 表名 fields terminated by '分隔符' lines terminated by '\n'; *terminated by ‘分隔符’:指定列的分隔符 *lines terminated by
文本内容管理和文件查找 文本内容查看 cat //将文件内容标准正序输出(屏幕) -n //显示行号 注意:使用cat查看文件内容时会将文件的所有内容加载至内存,所以应避免使用cat打开巨大文件 tac //将文件内容标准倒叙输出 more //全屏查看文本文件内容,只能从前往后,不能从后往前。 看完自动退出。 less //全屏查看文本文件内容,可从前往后亦可从后往前。看完按Q退出。 head
TiDB 提供了很多种数据迁移的方式,但这些工具/方案普遍对MySQL比较友好,一旦涉及到异构数据迁移,就不得不另寻出路,借助各种开源或商业的数据同步工具。其实数据在不同系统的流转当中,有一种格式是比较通用的,那就是txt/csv这类文件,把数据用约定好的分隔符换行符等标记存放在一起,比如最常见的逗号分隔:
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令
从这一篇开始,大概会花四五篇的内容篇幅,归纳整理一下之前学过的SQL数据库,一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础,二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作,暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium(当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line)。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件(csv\txt文件)。 文件
弹性分布式数据集(RDD)是一组不可变的JVM对象的分布集,可以用于执行高速运算,它是Apache Spark的核心。
str : 分隔符 ,若为 ‘,’则表示以‘,’分割字符串,不写默认为所有的空字符,包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。
最近在倒腾一个txt文件,因为文件太大,所以给切割成了好几个小的文件,只有第一个文件有标题,从第二个开始就没有标题了。
date - print or set the system date and time
写在前面: 博主是一名大数据行业的蒟蒻小白,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
该LOAD DATA语句以非常高的速度将文本文件中的行读入表中。 LOAD DATA是补充 SELECT ... INTO OUTFILE。要将表中的数据写入文件,请使用 SELECT ... INTO OUTFILE。要将文件读回表中,请使用 LOAD DATA。两个语句的FIELDS和LINES子句的语法 相同。
只是第一行有字符,则使用importdata可直接读取数据。importdata函数只读取数据,自动省略数据格式前后的字符;
本文框架 0.导入Pandas 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 1.2 读取数据 1.3 初步数据探索 2. 读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 2.2 读取数据 3. 读取excel文件 0.导入Pandas 我们在使用Pandas时,需要先将其导入,这里我们给它取了一个别名pd。 import pandas as pd 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 文件数据以逗号分隔。 userId,movieId,rating,timestamp 1,1,4.
username:用户名 password:密码 backupsFileStr:保留备份数据文件绝路路径 backupsFileDay:备份数据文件保留天数 mysqldumpStr:导出工具mysqldump绝对路径 copydb:保存数据库名称,多个数据库用逗号分隔
<转载>这篇文章主要介绍了收集的48个Shell脚本小技巧,涵盖方方面面,比如获取CPU信息、VI技巧、正则表达式等等,需要的朋友可以参考下 1. shell 调试 代码如下: sh -x somef
日志样子举例如下: http://youku.com 200 http://youku.com 302 http://youku.com 403 http://youku.com 502 http://baidu.com 302 http://baidu.com 404 现想使用awk命令按域名统计 返回码大于等于400的百分比,假如优酷总共有4行,大于等于400的返回码有两行,那占比就为50%
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
cut的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。 cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。
Hive的数据存储 基于HDFS 没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库、文件、表、视图 可以直接加载文本文件(.txt文件) 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符 表 Inner Table(内部表) 与数据库中的 Table 在概念上是类似 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据 所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中 删除表时,元数据与数据都会被删除 // 创建一张内部表 每行字段以什么分割 create tab
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
awk的工作过程是这样的:按行读取输入(标准输入或文件),对于符合模式pattern的行,执行action。当pattern省略时表示匹配任何字符串;当action省略时表示执行'{print}';它们不可以同时省略。 每一行输入,对awk来说都是一条记录(record),awk使用$0来引用当前记录:
在日常运维中,会经常遇到将文件中数据导入到数据库中,如果是.sql文件,直接采用source方式即可;如果是.csv、.txt文件,可以采用 load data 方式。这两种方式都十分熟悉,这里说一种特殊情况:
-c 或——complerment :取字符集的补集
假设我们现在建立一张student表,它有两个字段,id(int)和name(string)。
cut命令用来显示行中的指定部分,其从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出,如果不指定File参数,cut命令将读取标准输入,该命令常用的两项功能,一是用来显示文件的内容,它依次读取由参数file所指明的文件,将它们的内容输出到标准输出上,其二是连接两个或多个文件,如cut f1 f2 > f3将把文件f1和几的内容合并起来,然后通过输出重定向符>的作用,将它们放入文件f3中,当文件较大时,文本在屏幕上迅速闪过,也就是滚屏现象,为了控制滚屏,可以执行Ctrl+S按键停止滚屏,按Ctrl+Q键可以恢复滚屏,按Ctrl+C键终止该命令的执行等操作。
sed 在脚本使用时作用非常大,能完成很多更改功能,谁用谁知道 功能说明:利用script来处理文本文件。 语 法:sed [-hnV][-e<script>][-f<script文件>][文本文件] 补充说明:sed可依照script的指令,来处理、编辑文本文件。 参 数: -e<script>或—expression=<script> 以选项中指定的script来处理输入的文本文件。 -f<script文件>或—file=<script文件> 以选项中指定的script文件来处理输入的
说明:Linux pstree命令将所有行程以树状图显示,树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id,则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
接着上一篇,这次说一下jmeter如何参数化传递参数和做简单的压力测试,不过这次我以最近我做的项目为例子。
----------文本操作命令---------- sed命令:文本编辑工具 sed是一个很好的文件处理工具,本身是一个管道命令,主要是以行为单位进行处理,可以将数据行进行替换、删除、新增、选取等特定工作,下面先了解一下sed的用法 sed命令行格式为: sed [-nefri] ‘command’ 输入文本 常用选项: -n∶使用安静(silent)模式。在一般 sed 的用法中,所有来自 STDIN的资料一般都会被列出到萤幕上。但如果加上 -n 参数
xargs 是给命令传递参数的一个过滤器,也是组合多个命令的一个工具。xargs 可以将管道或标准输入(stdin)数据转换成命令行参数,也能够从文件的输出中读取数据。xargs 也可以将单行或多行文本输入转换为其他格式,例如多行变单行,单行变多行。xargs 默认的命令是 echo,这意味着通过管道传递给 xargs 的输入将会包含换行和空白,不过通过 xargs 的处理,换行和空白将被空格取代。xargs 是一个强有力的命令,它能够捕获一个命令的输出,然后传递给另外一个命令。之所以能用到这个命令,关键是由于很多命令不支持|管道来传递参数,而日常工作中有有这个必要,所以就有了 xargs 命令,例如:
http://www.cnblogs.com/lich/archive/2011/12/10/2283445.html
在我们使用numpy处理了数据之后,可以将数组保存为保存为Numpy专用的二进制格式,当我们这样操作之后,就不能用notepad++等打开看了(乱码)。
有时候到手的数据基本是固定分隔符分隔的几个文件,需要重里面做一些数据统计,比如去重,计算某一列的和,两个文件的并集等等,如果能够像sql一样操作txt文件就好了,这就是pandas带来的好处
生信技能树-数据挖掘课程笔记 文件读写 #读取csv文件 csv = read.csv(“test.csv”) csv = read.csv("test.csv",header = T) #将第一行作为列名 csv = read.csv("test.csv",row.names = 1,check.names = F) #将第一列作为行名,并不检查特殊符号 # 数据框不允许有重复的行名 #读取txt文件 txt = read.table("test.txt") txt = read.table("test
工具--函数助手--Random--输入1和100--点击生成,就自动生成并复制了函数字符串。
perl -p -i -e "s/China/Sumly/g" /www/*.htm /www/*.txt
cut cut 动作 文件 从指定文件截取内容 cut -c 字符 按字符选取内容 cut -d 指定分割符 cut -f n1,n2 分割以后显示第几段内容, 使用 , 分割 cut -n 只显示第n项 cut n- 显示 从第n项 一直到行尾 cut n-m 显示 从第n项 到 第m项(包括m
AWK是一个强大的格式化文本处理工具,一般在类Unix操作系统中都是必带的工具(Linux、Mac OS),因此,使用无需安装,非常的方便与便捷。
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