Korištenje programa Awk i Grep u Bashu za uklanjanje redaka iz datoteka razgraničenih tabulatorima

Pojednostavljanje obrade datoteka s Bash alatima

Rukovanje velikim skupovima podataka često uključuje zamršeno filtriranje za učinkovito uklanjanje neželjenih podataka. Za programere koji rade s datotekama odvojenim tabulatorima, postizanje ovoga može biti posebno izazovno. Ovaj zadatak postaje još složeniji kada više datoteka komunicira na temelju uvjetne logike.

Zamislite da radite na skupu podataka gdje sekundarna datoteka diktira koje retke treba izuzeti iz primarne datoteke na temelju podudaranja stupaca. Korištenje alata poput nezgodno i grep u Bash skripti moćan je način za rješavanje takvih problema, nudeći fleksibilnost i izvedbu. Međutim, konstruiranje ispravne logike zahtijeva preciznost.

U ovom članku bavimo se korištenjem Basha za filtriranje redaka iz datoteke razgraničene tabulatorima usporedbom određenih stupaca sa sekundarnom CSV datotekom. Uz mješavinu primjera iz stvarnog svijeta i isječaka koda, naučit ćete se učinkovito uhvatiti u koštac sa sličnim izazovima. 🚀

Bilo da ste novi u Bash skriptiranju ili tražite napredne tehnike, ovaj vodič pruža jasnoću potrebnu za navigaciju filtriranjem podataka na temelju stupaca. Na kraju ćete biti opremljeni za rukovanje čak i najzahtjevnijim skupovima podataka s lakoćom. Uronimo u rješenje! ✨

Napredne tehnike za filtriranje podataka s Awk i Grep

U ponuđenim skriptama rješavamo izazov filtriranja redaka iz datoteke odvojene tabulatorima na temelju uvjeta navedenih u sekundarnoj CSV datoteci. Ovaj problem je uobičajeni scenarij u obradi podataka, gdje skupovi podataka međusobno djeluju na temelju relacijskih uvjeta. Koristeći Bash, rješenje koristi alate poput nezgodno za raščlanjivanje stupaca i grep za podudaranje uzoraka, što ga čini učinkovitim i prilagodljivim velikim skupovima podataka. Na primjer, možda ćete morati očistiti zapisnike podataka isključivanjem određenih unosa identificiranih u zasebnom izvješću o pogrešci. 🚀

Prva skripta čita CSV datoteku redak po redak, izdvajajući vrijednosti stupaca koji djeluju kao filtri. Koristi separator unutarnjeg polja (IFS) za ispravnu analizu vrijednosti odvojenih zarezima u CSV datoteci. The nezgodno naredba ovdje igra presudnu ulogu jer provjerava podudara li se stupac iz datoteke odvojene tabulatorima s vrijednošću iz CSV-a. Ako se pronađe podudaranje, skripta osigurava da je red isključen iz izlaza. Ova kombinacija alata savršena je za održavanje cjelovitosti skupa podataka uz isključivanje neželjenih redaka. ✨

Druga kritična značajka skripti je modularnost. Na primjer, privremene datoteke koriste se za pohranjivanje međurezultata prije prepisivanja izvorne datoteke. Ovaj pristup osigurava da djelomične pogreške u obradi ne oštete ulazne podatke. Isključivo korištenje nezgodno u jednom rješenju optimizira performanse smanjenjem vanjskih poziva drugim alatima. Asocijativni nizovi u Awku pojednostavljuju logiku isključivanja, čineći skriptu čišćom i lakšom za održavanje. Razmotrite situaciju u kojoj imate popis kupaca i trebate ukloniti retke na temelju označenih ID-ova; ove tehnike ga čine jednostavnim i pouzdanim.

Osim toga, rukovanje pogreškama suptilno je ugrađeno u ove skripte. Korištenje naredbi poput mv zamjena datoteka nakon filtriranja osigurava da nema slučajnog prepisivanja. Skripte također koriste jedinične testove koji provjeravaju ispravnost izlaza uspoređujući ga s očekivanim rezultatima. Ovaj je korak osobito koristan kada se rješenje izvodi u različitim okruženjima, kao što su Linux ili macOS. Kombinacijom najboljih praksi i promišljenog skriptiranja, ova Bash rješenja su visoko korištena i učinkovita, što ih čini izvrsnim za scenarije upravljanja podacima u stvarnom svijetu. 🌟

# Define input files
IN1="input1.tsv"
IN2="input2.csv"
# Temporary file for intermediate processing
TEMP_FILE="temp_output.tsv"

# Read the CSV file line by line
while IFS=',' read -r CL1 CL2; do
  # Check if the first column of IN2 matches the second column of IN1
  awk -F"\t" -v cl1="$CL1" -v cl2="$CL2" 'BEGIN {OFS="\t"} 
    { if ($2 == cl1) next; else print }' "$IN1" > "$TEMP_FILE"
  # Replace original file with the filtered output
  mv "$TEMP_FILE" "$IN1"
done < "$IN2"

# Print the final filtered output
cat "$IN1"

# Define input files
IN1="input1.tsv"
IN2="input2.csv"

# Create an associative array to store exclusions
awk -F"," '{ exclude[$1]=$2 } END {
  while ((getline < "input1.tsv") > 0) {
    match = 0
    for (key in exclude) {
      if ($2 == key) { match = 1; break }}
    if (!match) print }}' "$IN2" > "filtered_output.tsv"

# Output the filtered result
cat "filtered_output.tsv"

# Test Input Files
echo -e "HEAD1\tHEAD2\tHEAD3\tHEAD4\tHEAD5\tHEAD6\nQux\tZX_999876\tBar\tFoo\tMN111111\tQuux\nFoo\tAB_123456\tBar\tBaz\tCD789123\tQux\nBar\tAC_456321\tBaz\tQux\tGF333444\tFoo\nFoo\tCD789123\tQux\tBaz\tGH987124\tQux" > test_input1.tsv
echo "AB_123456,CD789123\nZX_999876,MN111111" > test_input2.csv

# Run the main script
bash main_script.sh

# Compare output with expected result
expected_output="HEAD1\tHEAD2\tHEAD3\tHEAD4\tHEAD5\tHEAD6\nQux\tZX_999876\tBar\tFoo\tMN111111\tQuux\nFoo\tAB_123456\tBar\tBaz\tCD789123\tQux\nBar\tAC_456321\tBaz\tQux\tGF333444\tFoo"
diff <(cat filtered_output.tsv) <(echo -e "$expected_output")

Otključavanje transformacije podataka pomoću Awk i Grep

Kada radite s tabličnim skupovima podataka, učinkovita transformacija i filtriranje su ključni. Osim jednostavnog uklanjanja redaka, alati poput nezgodno i grep omogućiti napredno rukovanje podacima, kao što je uvjetno oblikovanje ili izdvajanje podskupova na temelju više uvjeta. Ova svestranost čini ih neprocjenjivim za zadatke kao što je priprema podataka za modele strojnog učenja ili upravljanje datotekama dnevnika. Na primjer, zamislite scenarij u kojem morate ukloniti osjetljive informacije o klijentima iz skupa podataka na temelju označenih identifikatora—awk i grep mogu se neprimjetno nositi s takvim zadacima. 🌟

Drugi kritični aspekt ovih alata je njihova sposobnost skaliranja. Obrađujući redak po redak uz učinkovito korištenje memorije, briljiraju u rukovanju velikim datotekama. Awk-ovo korištenje asocijativnih nizova, na primjer, omogućuje brzo traženje i učinkovito filtriranje bez potrebe za učitavanjem cijele datoteke u memoriju. Ovo je osobito korisno kada radite sa scenarijima podataka iz stvarnog svijeta kao što su zapisi transakcija ili zapisnici generirani IoT-om. U takvim slučajevima, zadaci poput identificiranja i uklanjanja dvostrukih unosa ili filtriranja na temelju složenih uvjeta mogu se postići u samo nekoliko redaka skripte. 🚀

Štoviše, integracija ovih alata u automatizirane tijekove rada povećava njihovu moć. Kombinirajući ih s alatima za planiranje kao što je cron, možete izgraditi sustave koji redovito obrađuju i čiste skupove podataka, osiguravajući da ostanu točni i spremni za analizu. Ove tehnike omogućuju tvrtkama da uštede vrijeme i smanje pogreške, čineći awk i grep spajalicama u alatu svakog stručnjaka za podatke. Pomoću ovih metoda možete se pouzdano i učinkovito uhvatiti u koštac čak i s najsloženijim izazovima s podacima.