Awk ir Grep naudojimas programoje Bash, kad pašalintumėte eilutes iš tabuliavimu atskirtų failų

Failų apdorojimo supaprastinimas naudojant „Bash Tools“.

Didelių duomenų rinkinių tvarkymas dažnai apima sudėtingą filtravimą, kad būtų efektyviai pašalinami nepageidaujami duomenys. Kūrėjams, dirbantiems su skirtukais atskirtais failais, tai pasiekti gali būti ypač sudėtinga. Ši užduotis tampa dar sudėtingesnė, kai keli failai sąveikauja remiantis sąlygine logika.

Įsivaizduokite, kad dirbate su duomenų rinkiniu, kuriame pagal stulpelių atitikmenis antrinis failas nurodo, kurias eilutes išskirti iš pirminio failo. Naudojant tokias priemones kaip awk ir grep Bash scenarijus yra galingas būdas išspręsti tokias problemas, siūlantis lankstumą ir našumą. Tačiau norint sukurti teisingą logiką, reikia tikslumo.

Šiame straipsnyje mes gilinamės į Bash naudojimą, norėdami filtruoti eilutes iš failo, atskirto skirtukais, lygindami konkrečius stulpelius su antriniu CSV failu. Turėdami realių pavyzdžių ir kodo fragmentų derinį, išmoksite efektyviai spręsti panašius iššūkius. 🚀

Nesvarbu, ar Bash scenarijaus kūrimo naujokas, ar ieškote pažangių metodų, šiame vadove pateikiamas aiškumas, kurio reikia norint naršyti naudojant stulpelių duomenų filtravimą. Pabaigoje būsite pasirengę lengvai tvarkyti net sudėtingiausius duomenų rinkinius. Pasinerkime į sprendimą! ✨

Pažangūs duomenų filtravimo metodai naudojant Awk ir Grep

Pateiktuose scenarijuose sprendžiame iššūkį filtruoti eilutes iš skirtukais atskirto failo pagal sąlygas, nurodytas antriniame CSV faile. Ši problema yra dažnas duomenų apdorojimo scenarijus, kai duomenų rinkiniai sąveikauja pagal santykines sąlygas. Naudojant Bash, sprendimas naudoja tokius įrankius kaip awk stulpelių analizei ir grep modelio suderinimui, todėl jis yra efektyvus ir pritaikomas dideliems duomenų rinkiniams. Pavyzdžiui, gali tekti išvalyti duomenų žurnalus, neįtraukiant konkrečių įrašų, nurodytų atskiroje klaidų ataskaitoje. 🚀

Pirmasis scenarijus skaito CSV failą eilutę po eilutės, išskirdamas stulpelių reikšmes, kurios veikia kaip filtrai. Jis naudoja vidinio lauko skyriklį (IFS), kad tinkamai išanalizuoti kableliais atskirtas reikšmes CSV faile. The awk Komanda čia vaidina lemiamą vaidmenį, nes ji tikrina, ar stulpelis iš skirtukais atskirto failo atitinka reikšmę iš CSV. Jei randama atitiktis, scenarijus užtikrina, kad eilutė būtų pašalinta iš išvesties. Šis įrankių derinys puikiai tinka duomenų rinkinio vientisumui išlaikyti, kartu neįtraukiant nepageidaujamų eilučių. ✨

Kita svarbi scenarijų savybė yra moduliškumas. Pavyzdžiui, laikinieji failai naudojami tarpiniams rezultatams saugoti prieš perrašant pradinį failą. Šis metodas užtikrina, kad dalinės apdorojimo klaidos nesugadintų įvesties duomenų. Išskirtinis naudojimas awk viename sprendime optimizuoja našumą sumažindamas išorinius skambučius į kitus įrankius. „Awk“ asociatyvūs masyvai supaprastina išskyrimo logiką, todėl scenarijus tampa švaresnis ir lengviau prižiūrimas. Apsvarstykite situaciją, kai turite klientų sąrašą ir turite pašalinti eilutes pagal pažymėtus ID; dėl šių metodų tai paprasta ir patikima.

Be to, šiuose scenarijuose yra subtiliai integruotas klaidų tvarkymas. Naudojant tokias komandas kaip mv pakeisti failus po filtravimo užtikrina, kad nebus atsitiktinių perrašymų. Scenarijai taip pat naudoja vienetų testus, kurie patvirtina išvesties teisingumą, lygindami ją su laukiamais rezultatais. Šis veiksmas ypač naudingas, kai sprendimas vykdomas skirtingose ​​aplinkose, pvz., „Linux“ ar „MacOS“. Derinant geriausią praktiką ir apgalvotą scenarijų, šie „Bash“ sprendimai yra labai daugkartinio naudojimo ir veiksmingi, todėl puikiai tinka realaus pasaulio duomenų valdymo scenarijams. 🌟

# 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")

Duomenų transformavimo atrakinimas naudojant „Awk“ ir „Grep“.

Dirbant su lentelių duomenų rinkiniais, būtinas veiksmingas transformavimas ir filtravimas. Be paprasto eilių pašalinimo, tokie įrankiai kaip awk ir grep įgalinti išplėstinį duomenų tvarkymą, pvz., sąlyginį formatavimą arba poaibių ištraukimą pagal kelias sąlygas. Dėl šio universalumo jie yra neįkainojami atliekant tokias užduotis kaip duomenų ruošimas mašininio mokymosi modeliams arba žurnalo failų tvarkymas. Pavyzdžiui, įsivaizduokite scenarijų, kai jums reikia pašalinti slaptą klientų informaciją iš duomenų rinkinio, remiantis pažymėtais identifikatoriais – awk ir grep gali sklandžiai atlikti tokias užduotis. 🌟

Kitas svarbus šių įrankių aspektas yra jų gebėjimas keisti mastelį. Apdorojant eilutę ir efektyviai naudojant atmintį, jie puikiai tvarko didelius failus. Pavyzdžiui, Awk naudoja asociatyvinius masyvus, leidžia greitai ieškoti ir efektyviai filtruoti neįkeliant viso failo į atmintį. Tai ypač naudinga dirbant su realaus pasaulio duomenų scenarijais, pvz., operacijų įrašais arba IoT sugeneruotais žurnalais. Tokiais atvejais tokias užduotis kaip pasikartojančių įrašų identifikavimas ir pašalinimas arba filtravimas pagal sudėtingas sąlygas galima atlikti vos keliomis scenarijaus eilutėmis. 🚀

Be to, šių įrankių integravimas į automatizuotas darbo eigas padidina jų galią. Sujungę juos su planavimo įrankiais, pvz., cron, galite sukurti sistemas, kurios reguliariai apdoroja ir valo duomenų rinkinius, užtikrindamos, kad jie išliktų tikslūs ir paruošti analizei. Šie metodai leidžia įmonėms sutaupyti laiko ir sumažinti klaidų skaičių, todėl bet kurio duomenų specialisto įrankių rinkinyje yra awk ir grep kabės. Naudodami šiuos metodus galite užtikrintai ir efektyviai įveikti net sudėtingiausias duomenų problemas.