2022-10-23 552
数据科学是OSEMN（和 awesome 相同发音），它包括获取(Obtaining)、整理(Scrubbing)、探索(Exploring)、建模(Modeling)和翻译(iNterpreting)数据。作为一名数据科学家，我用命令行的时间非常长，尤其是要获取、整理和探索数据的时候。而且我也不是唯一一个这样做的人。最近，Greg Reda介绍了可用于数据科学的经典命令行工具。在这之前，Seth Brown介绍了如何在Unix下进行探索性的数据分析。
下面我将介绍在我的日常工作中发现很有用的七个命令行工具。包括：jq、json2csv、csvkit、scrape、xml2json、 sample 和 Rio。(我自己做的scrape、sample和Rio可以在这里拿到)。任何建议意见、问题甚至git上的拉取请求都非常欢迎(其他人建议的工具可以在***找到)。好的，下面我们首先介绍jq。
1. jq – sed for JSON
JSON现在越来越流行，尤其当API盛行了以后。我还记得处理JSON时，用grep和sed写着丑陋的代码。谢谢jq，终于可以不用写的这么丑了。
假设我们对2008总统大选的所有候选人感兴趣。纽约时报有一个关于竞选财务的API。让我们用curl取一些JSON：
curl-s'http://api.nytimes.com/svc/elections/us/v3/finances/2008/president/totals.json?api-key=super-secret'>nyt.json
-s表示静默模式。然后我们用jq最简单的格式jq ‘.’，可以把得到的丑陋的代码：
{"status":"OK","base_uri":"http://api.nytimes.com/svc/elections/us/v3/finances/2008/","cycle":2008,"copyright":"Copyright(c)2013TheNewYorkTimesCompany.AllRightsReserved.","results":[{"candidate_name":"Obama,Barack","name":"BarackObama","party":"D",
转换成漂亮的格式：
<nyt.jsonjq'.'|head{"results":[{"candidate_id":"P80003338","date_coverage_from":"2007-01-01","date_coverage_to":"2008-11-24","candidate_name":"Obama,Barack","name":"BarackObama","party":"D",
同时，jq还可以选取和过滤JSON数据：
<nyt.jsonjq-c'.results[]|{name,party,cash:.cash_on_hand}|select(.cash|tonumber>1000000)'
{"cash":"29911984.0","party":"D","name":"BarackObama"}
{"cash":"32812513.75","party":"R","name":"JohnMcCain"}
{"cash":"4428347.5","party":"D","name":"JohnEdwards"}
更多使用方法参见手册，但是不要指望jq能做所有事。Unix的哲学是写能做一件事并且做得好的程序，但是jq功能强大！下面就来介绍json2csv。
2. json2csv – 把JSON转换成CSV
虽然JSON适合交换数据，但是它不适合很多命令行工具。但是不用担心，用json2csv我们可以轻松把JSON转换成CSV。现在假设我们把数据存在million.json里，仅仅调用
<million.jsonjson2csv-kname,party,cash
就可以把数据转换成：
BarackObama,D,29911984.0 JohnMcCain,R,32812513.75 JohnEdwards,D,4428347.5
有了CSV格式我们就可以用传统的如 cut -d 和 awk -F 一类的工具了。grep和sed没有这样的功能。因为CSV是以表格形式存储的，所以csvkit的作者开发了csvkit。
3. csvkit – 转换和使用CSV的套装
csvkit不只是一个程序，而是一套程序。因为大多数这类工具“期望”CSV数据有一个表头，所以我们在这里加一个。
echoname,party,cash|cat-million.csv>million-header.csv
我们可以用csvsort给候选人按竞选资金排序并展示：
<million-header.csvcsvsort-rccash|csvlook |---------------+-------+--------------| |name|party|cash| |---------------+-------+--------------| |JohnMcCain|R|32812513.75| |BarackObama|D|29911984.0| |JohnEdwards|D|4428347.5| |---------------+-------+--------------|
看起来好像MySQL哈？说到数据库，我们可以把CSV写到sqlite数据库（很多其他的数据库也支持）里，用下列命令：
csvsql--dbsqlite:///myfirst.db--insertmillion-header.csv sqlite3myfirst.db sqlite>.schemamillion-header CREATETABLE"million-header"( nameVARCHAR(12)NOTNULL, partyVARCHAR(1)NOTNULL, cashFLOATNOTNULL );
插入后数据都会正确因为CSV里也有格式。此外，这个套装里还有其他有趣工具，如 in2csv、 csvgrep 和csvjoin。通过csvjson，数据甚至可以从csv转换会json。总之，你值得一看。
JSON虽然很好，但是同时也有很多资源依然需要从HTML中获取。scrape就是一个Python脚本，包含了lxml和cssselect包，从而能选取特定HTML元素。维基百科上有个网页列出了所有国家的边界线语国土面积的比率，下面我们来把比率信息提取出来吧。
curl-s'http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_and_territories_by_border/area_ratio'|scrape-b-e'table.wikitable>tr:not(:first-child)'|head <!DOCTYPEhtml> <html> <body> <tr> <td>1</td> <td>VaticanCity</td> <td>3.2</td> <td>0.44</td> <td>7.2727273</td> </tr>
-b命令让scrape包含和标签，因为有时xml2json会需要它把HTML转换成JSON。
如名字所说，这工具就是把XML(HTML也是一种XML)转换成JSON的输出格式。因此，xml2json是连接scrape和jq之间的很好的桥梁。
curl-s'http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_and_territories_by_border/area_ratio'|scrape-be'table.wikitable>tr:not(:first-child)'|xml2json|jq-c'.html.body.tr[]|{country:.td[1][],border:.td[2][],surface:.td[3][],ratio:.td[4][]}'|head
{"ratio":"7.2727273","surface":"0.44","border":"3.2","country":"VaticanCity"}
{"ratio":"2.2000000","surface":"2","border":"4.4","country":"Monaco"}
{"ratio":"0.6393443","surface":"61","border":"39","country":"SanMarino"}
{"ratio":"0.4750000","surface":"160","border":"76","country":"Liechtenstein"}
{"ratio":"0.3000000","surface":"34","border":"10.2","country":"SintMaarten(Netherlands)"}
{"ratio":"0.2570513","surface":"468","border":"120.3","country":"Andorra"}
{"ratio":"0.2000000","surface":"6","border":"1.2","country":"Gibraltar(UnitedKingdom)"}
{"ratio":"0.1888889","surface":"54","border":"10.2","country":"SaintMartin(France)"}
{"ratio":"0.1388244","surface":"2586","border":"359","country":"Luxembourg"}
{"ratio":"0.0749196","surface":"6220","border":"466","country":"Palestinianterritories"}
当然JSON数据之后可以输入给json2csv。
6. sample – 用来debug
我写的第二个工具是sample。（它是依据bitly的data_hacks写的，bitly还有好多其他工具值得一看。）当你处理大量数据时，debug管道非常尴尬。这时，sample就会很有用。这个工具有三个用处：
下面的例子展现了这三个功能：
| 1 |
seq 10000 | sample -r 20% -d 1000 -s 5 | jq ‘{number: .}’ |
这表示，每一行有20%的机会被给到jq，没两行之间有1000毫秒的延迟，5秒过后，sample会停止。这些选项都是可选的。为了避免不必要的计算，请尽早sample。当你debug玩之后你就可以把它移除了。
7. Rio – 在处理中加入R
这篇文章没有R就不完整。将R/Rscript加入处理不是很好理解，因为他们并没有标准化输入输出，因此，我加入了一个命令行工具脚本，这样就好理解了。
Rio这样工作：首先，给标准输入的CSV被转移到一个临时文件中，然后让R把它读进df中。之后，在-e中的命令被执行。***，***一个命令的输出被重定向到标准输出中。让我用一行命令展现这三个用法，对每个部分展现5个数字的总结：
curl-s'https://raw.github.com/pydata/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv'>iris.csv <iris.csvRio-e'summary(df)' SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWidth Min.:4.300Min.:2.000Min.:1.000Min.:0.100 1stQu.:5.1001stQu.:2.8001stQu.:1.6001stQu.:0.300 Median:5.800Median:3.000Median:4.350Median:1.300 Mean:5.843Mean:3.054Mean:3.759Mean:1.199 3rdQu.:6.4003rdQu.:3.3003rdQu.:5.1003rdQu.:1.800 Max.:7.900Max.:4.400Max.:6.900Max.:2.500 Name Length:150 Class:character Mode:character
如果加入了-s选项，sqldf包会被引入，这样CSV格式就会被输出，这可以让你之后用别的工具处理数据。
<iris.csvRio-se'sqldf("select*fromdfwheredf.SepalLength>7.5")'|csvlook
|--------------+------------+-------------+------------+-----------------|
|SepalLength|SepalWidth|PetalLength|PetalWidth|Name|
|--------------+------------+-------------+------------+-----------------|
|7.6|3|6.6|2.1|Iris-virginica|
|7.7|3.8|6.7|2.2|Iris-virginica|
|7.7|2.6|6.9|2.3|Iris-virginica|
|7.7|2.8|6.7|2|Iris-virginica|
|7.9|3.8|6.4|2|Iris-virginica|
|7.7|3|6.1|2.3|Iris-virginica|
|--------------+------------+-------------+------------+-----------------|
如果你用-g选项，ggplot2会被引用，一个叫g得带有df的ggplot对象会被声明。如果最终输出是个ggplot对象，一个PNG将会被写到标准输出里。
<iris.csvRio-ge'g+geom_point(aes(x=SepalLength,y=SepalWidth,colour=Name))'>iris.png
我制作了这个工具，为了可以在命令行中充分利用R的力量。当然它有很多缺陷，但至少我们不需要再学习gnuplot了。
别人建议的命令行工具
下面是其他朋友通过twitter和hacker news推荐的工具，谢谢大家。
结论
我介绍了七个我日常用来处理数据的命令行工具。虽然每个工具各有所长，我经常是将它们与传统工具（如grep, sed, 和awk）一起使用。将小工具结合起来使用组成一个大的流水线，这就是其用处所在。
不知你们对这个列表有什么想法，你们平时喜欢用什么工具呢。如果你们也做了什么好玩的工具，欢迎将其加入数据科学工具包data science toolbox。
如果你不认为自己能制作工具，也不用担心，下次当你写一个异乎寻常的命令行流水线时，记得将它放到一个文件里，加一个#!，加一些参数，改成可执行文件，你就做成一个工具啦~
虽然命令行工具的强大在获取、处理和探索数据时不容小觑，在真正的探索、建模和理解翻译数据时，你还是***在科学计算环境下进行。比如R或者IPython notebook+pandas。
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原文链接：https://77isp.com/post/9055.html
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