From 690b6cc853497a5357a66e229d78746c99b63988 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Xingyu.Wang" Date: Thu, 13 Dec 2018 22:12:13 +0800 Subject: [PATCH] PRF:20180422 Command Line Tricks For Data Scientists - kade killary.md @GraveAccent --- ...icks For Data Scientists - kade killary.md | 266 +++++++++--------- 1 file changed, 140 insertions(+), 126 deletions(-) diff --git a/translated/tech/20180422 Command Line Tricks For Data Scientists - kade killary.md b/translated/tech/20180422 Command Line Tricks For Data Scientists - kade killary.md index a02057f65a..e4190cf7dd 100644 --- a/translated/tech/20180422 Command Line Tricks For Data Scientists - kade killary.md +++ b/translated/tech/20180422 Command Line Tricks For Data Scientists - kade killary.md @@ -3,30 +3,29 @@ ![](https://i.imgur.com/0mzQMcB.png) -对于许多数据科学家来说，数据操作始于和结束于 Pandas 或 Tidyverse。从理论上讲，这样做没有任何问题。毕竟，这就是这些工具存在的原因。然而，对于像分隔符转换这样的简单任务，这些工具是大材小用了。 +对于许多数据科学家来说，数据操作从始至终就是 Pandas 或 Tidyverse。从理论上讲，这样做没有任何问题。毕竟，这就是这些工具存在的原因。然而，对于像分隔符转换这样的简单任务，这些工具是大材小用了。 -立志掌握命令行应该在每个开发人员的清单上，特别是数据科学家。学习 shell 的来龙去脉将无可否认地提高你的生产力。除此之外，命令行还是计算领域的一个重要历史课程。例如，awk - 一种数据驱动的脚本语言。1977年，在传奇的 [K&R 书][2]中 K 即 [Brain Kernighan][1] 的帮助下，Awk 首次出现。今天，大约五十年过去了，awk 仍然和每年出现的[新书][3]相关。因此，可以安全地假设对命令行魔法的投资不会很快贬值。 +立志掌握命令行应该在每个开发人员的学习清单上，特别是数据科学家。学习 shell 的来龙去脉将无可否认地提高你的生产力。除此之外，命令行还是计算领域的一个重要历史课程。例如，awk —— 一种数据驱动的脚本语言。1977 年，在 [Brain Kernighan][1]（即传奇的 [K&R 书][2]中 K）的帮助下，awk 首次出现。今天，大约五十年过去了，awk 仍然活跃在每年[新出版的书][3]里面。因此，可以安全地假设对命令行魔法的付出不会很快贬值。 ### 我们将涵盖什么 - * ICONV - * HEAD - * TR - * WC - * SPLIT - * SORT & UNIQ - * CUT - * PASTE - * JOIN - * GREP - * SED - * AWK - - +* ICONV +* HEAD +* TR +* WC +* SPLIT +* SORT & UNIQ +* CUT +* PASTE +* JOIN +* GREP +* SED +* AWK ### ICONV -文件编码可能会很棘手。现在大部分文件都是 UTF-8 编码的。要了解 UTF-8 背后的一些魔力，请查看这个出色的[视频][4]。尽管如此，有时我们收到的文件不是这种格式。这可能引起对改变编码模式的一些不靠谱尝试。这里，iconv 是一个拯救者。Iconv 是一个简单的程序，它将获取采用一种编码的文本并输出采用另一种编码的文本。 +文件编码可能会很棘手。现在大部分文件都是 UTF-8 编码的。要了解 UTF-8 背后的一些魔力，请查看这个出色的[视频][4]。尽管如此，有时我们收到的文件不是这种编码。这可能引起对改变编码模式的一些胡乱尝试。这里，`iconv` 是一个拯救者。`iconv` 是一个简单的程序，它将获取采用一种编码的文本并输出采用另一种编码的文本。 + ``` # Converting -f (from) latin1 (ISO-8859-1) # -t (to) standard UTF_8 @@ -34,16 +33,15 @@ iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 < input.txt > output.txt ``` - * 实用选项： - - * `iconv -l` 列出所有已知编码 - * `iconv -c` 默默丢弃无法转换的字符 - +实用选项： +* `iconv -l` 列出所有已知编码 +* `iconv -c` 默默丢弃无法转换的字符 ### HEAD -如果你是一个频繁的 Pandas 用户，那么会很熟悉 `head`。通常在处理新数据时，我们想做的第一件事就是了解其内容。这导致启动 Pandas，读取数据然后调用 `df.head()` \- 这至少是费劲的。没有任何标志的 Head 将打印出文件的前10行。`head` 的真正力量在于测试出来干净利落的操作。例如，如果我们想将文件的分隔符从逗号更改为管道。一个快速测试将是：`head mydata.csv | sed 's/,/|/g'`。 +如果你是一个 Pandas 重度用户，那么会很熟悉 `head`。通常在处理新数据时，我们想做的第一件事就是了解其内容。这就得启动 Pandas，读取数据然后调用 `df.head()` —— 要说这有点费劲。没有任何选项的 `head` 将打印出文件的前 10 行。`head` 的真正力量在于干净利落的测试操作。例如，如果我们想将文件的分隔符从逗号更改为管道。一个快速测试将是：`head mydata.csv | sed 's/,/|/g'`。 + ```bash # Prints out first 10 lines head filename.csv @@ -52,63 +50,61 @@ head filename.csv head -n 3 filename.csv ``` - * 实用选项： - - * `head -n` 打印特定行数 - * `head -c` 打印具体的字节数 - +实用选项： +* `head -n` 打印特定行数 +* `head -c` 打印特定字节数 ### TR -Tr 类似于翻译。这个功能强大的实用程序是基本文件清理的主力。理想的用例是交换文件中的分隔符。 +`tr` 类似于翻译。这个功能强大的实用程序是文件基础清理的主力。理想的用例是替换文件中的分隔符。 + ```bash # Converting a tab delimited file into commas cat tab_delimited.txt | tr "\t" "," comma_delimited.csv ``` -`tr` 另一个功能是在你支配中的内建 `[:class:]` 变量（POSIX 字符类）。这些包括了： +`tr` 另一个功能是你可以用内建 `[:class:]` 变量（POSIX 字符类）发挥威力。这些包括了： -``` -[:alnum:] all letters and digits -[:alpha:] all letters -[:blank:] all horizontal whitespace -[:cntrl:] all control characters -[:digit:] all digits -[:graph:] all printable characters, not including space -[:lower:] all lower case letters -[:print:] all printable characters, including space -[:punct:] all punctuation characters -[:space:] all horizontal or vertical whitespace -[:upper:] all upper case letters -[:xdigit:] all hexadecimal digits -``` +- `[:alnum:]` 所有字母和数字 +- `[:alpha:]` 所有字母 +- `[:blank:]` 所有水平空白 +- `[:cntrl:]` 所有控制字符 +- `[:digit:]` 所有数字 +- `[:graph:]` 所有可打印字符，但不包括空格 +- `[:lower:]` 所有小写字母 +- `[:print:]` 所有可打印字符，包括空格 +- `[:punct:]` 所有标点符号 +- `[:space:]` 所有水平或垂直空白 +- `[:upper:]` 所有大写字母 +- `[:xdigit:]` 所有 16 进制数字 + +你可以将这些连接在一起以组成强大的程序。以下是一个基本的字数统计程序，可用于检查 README 是否被滥用。 -你可以将这些连接在一起以组成强大的程序。以下是一个基本的字数统计程序，可用于检查自述文件是否过度使用。 ``` cat README.md | tr "[:punct:][:space:]" "\n" | tr "[:upper:]" "[:lower:]" | grep . | sort | uniq -c | sort -nr ``` 另一个使用基本正则表达式的例子： + ``` # Converting all upper case letters to lower case cat filename.csv | tr '[A-Z]' '[a-z]' ``` - * 实用选项： - - * `tr -d` 删除字符 - * `tr -s` 压缩字符 - * `\b` 退格 - * `\f` 换页 - * `\v` 垂直制表符 - * `\NNN` 八进制字符 - +实用选项： +* `tr -d` 删除字符 +* `tr -s` 压缩字符 +* `\b` 退格 +* `\f` 换页 +* `\v` 垂直制表符 +* `\NNN` 八进制字符 ### WC -单词数量。它的值主要来自 `-l` 标志，它会给你提供行数。 +单词计数。它的价值主要来自其 `-l` 选项，它会给你提供行数。 + ``` # Will return number of lines in CSV wc -l gigantic_comma.csv @@ -116,18 +112,17 @@ wc -l gigantic_comma.csv 这个工具可以方便地确认各种命令的输出。所以，如果我们在转换文件中的分隔符之后运行 `wc -l`，我们会期待总行数是一样的，如果不一致，我们就知道有地方出错了。 - * 实用选项： - - * `wc -c` 打印字节数 - * `wc -m` 打印字符数 - * `wc -L` 打印最长行的长度 - * `wc -w` 打印单词数量 - +实用选项： +* `wc -c` 打印字节数 +* `wc -m` 打印字符数 +* `wc -L` 打印最长行的长度 +* `wc -w` 打印单词数量 ### SPLIT -文件大小的范围可以很广。取决于任务，拆分文件可以是有益的，所以使用 `split` 吧。split的基本语法是： +文件大小的范围可以很广。对于有的任务，拆分文件或许是有好处的，所以使用 `split` 吧。`split` 的基本语法是： + ```bash # We will split our CSV into new_filename every 500 lines split -l 500 filename.csv new_filename_ @@ -138,7 +133,8 @@ split -l 500 filename.csv new_filename_ # new_filename_aa ``` -两个奇怪的地方是命名约定和缺少文件扩展名。后缀约定可以通过 `-d` 标志变为数字。要添加文件扩展名，你需要运行以下 `find` 命令。它将通过附加 `.csv`更改当前目录中所有文件的名称，所以小心了。 +它有两个奇怪的地方是命名约定和缺少文件扩展名。后缀约定可以通过 `-d` 标志变为数字。要添加文件扩展名，你需要运行以下 `find` 命令。它将通过附加 `.csv` 扩展名来更改当前目录中所有文件的名称，所以小心了。 + ```bash find . -type f -exec mv '{}' '{}'.csv \; # ls output @@ -148,19 +144,18 @@ find . -type f -exec mv '{}' '{}'.csv \; # new_filename_aac.csv ``` - * 实用选项： - - * `split -b` 按特定字节大小分割 - * `split -a` 生成长度为 N 的后缀 - * `split -x` 使用十六进制后缀分割 - +实用选项： +* `split -b N` 按特定字节大小分割 +* `split -a N` 生成长度为 N 的后缀 +* `split -x` 使用十六进制后缀 ### SORT & UNIQ -以上两个命令很明显：他们的作用就是字面意思。这两者结合起来可以提供最强大的冲击 (i.e. 单独单词数量)。这是由于 `uniq` 只作用于重复的相邻行。这也是在输出前 `sort` 的原因。一个有趣的纪录是 `sort -u` 会达到和典型的 `sort file.txt | uniq` 模式一样的结果。 +上面两个命令很明显：它们的作用就是字面意思。这两者结合起来可以提供最强大的冲击 (例如，唯一单词的数量)。这是由于 `uniq` 只作用于重复的相邻行。这也是在输出前进行 `sort` 的原因。一个有趣的事情是 `sort -u` 会达到和典型的 `sort file.txt | uniq` 模式一样的结果。 + +`sort` 对数据科学家来说确实具有潜在的有用能力：能够根据特定列对整个 CSV 进行排序。 -Sort 对数据科学家来说确实具有潜在的有用能力：能够根据特定列对整个 CSV 进行排序。 ```bash # Sorting a CSV file by the second column alphabetically sort -t"," -k2,2 filename.csv @@ -172,37 +167,39 @@ sort -t"," -k2n,2 filename.csv sort -t"," -k2nr,2 filename.csv ``` -这里的 `-t` 选项将逗号指定为分隔符。通常假设分隔符是空格或制表符。此外，`-k` 标志是为了确定我们的 key。这里的语法是 `-km,n`，`m` 作为开始列，`n` 作为结束列。 - - * 实用选项： - - * `sort -f` 忽略大小写 - * `sort -r` 反向排序 - * `sort -R` 乱序 - * `uniq -c` 统计出现次数 - * `uniq -d` 只打印重复行 +这里的 `-t` 选项将逗号指定为分隔符，通常假设分隔符是空格或制表符。此外，`-k` 选项是为了确定我们的键。这里的语法是 `-km,n`，`m` 作为开始列，`n` 作为结束列。 +实用选项： +* `sort -f` 忽略大小写 +* `sort -r` 反向排序 +* `sort -R` 乱序 +* `uniq -c` 统计出现次数 +* `uniq -d` 只打印重复行 ### CUT -Cut 用于删除列。为了演示，如果我们只想删除第一和第三列。 +`cut` 用于删除列。作为演示，如果我们只想删除第一和第三列。 + ```bash cut -d, -f 1,3 filename.csv ``` -选择除了第一行外的所有行。 +要选择除了第一行外的所有行。 + ```bash cut -d, -f 2- filename.csv ``` -结合其他命令，将`cut` 用作过滤器。 +结合其他命令，将 `cut` 用作过滤器。 + ```bash # Print first 10 lines of column 1 and 3, where "some_string_value" is present head filename.csv | grep "some_string_value" | cut -d, -f 1,3 ``` 查出第二列中唯一值的数量。 + ```bash cat filename.csv | cut -d, -f 2 | sort | uniq | wc -l @@ -212,7 +209,8 @@ cat filename.csv | cut -d, -f 2 | sort | uniq -c | head ### PASTE -Paste 是一个带有趣味性功能的粘贴命令。如果你有两个需要合并的文件，并且它们已经排序了，`paste` 帮你解决了接下来的步骤。 +`paste` 是一个带有趣味性功能的特定命令。如果你有两个需要合并的文件，并且它们已经排序好了，`paste` 帮你解决了接下来的步骤。 + ```bash # names.txt adam @@ -233,37 +231,38 @@ john,youtuber zach,developer ``` -查看更多 SQL_-esque 变种，见下文。 +更多 SQL 式变种，见下文。 ### JOIN -Join 是一个简单准切向的 SQL。最大的区别是 `join` 将返回所有列以及只能在一个字段上匹配。默认情况下，`join` 将尝试使用第一列作为匹配键。为了获得不同结果，必须使用以下语法： +`join` 是一个简单的、准切向的quasi-tangential SQL。最大的区别是 `join` 将返回所有列以及只能在一个字段上匹配。默认情况下，`join` 将尝试使用第一列作为匹配键。为了获得不同结果，必须使用以下语法： + ```bash # Join the first file (-1) by the second column # and the second file (-2) by the first join -t "," -1 2 -2 1 first_file.txt second_file.txt ``` -标准的 join 是内连接。然而，外连接通过 `-a` 标志也是可行的。另一个值得一提的技巧是 `-q` 标志，如果发现有缺失的字段，可用于替换值。 +标准的 `join` 是内连接。然而，外连接通过 `-a` 选项也是可行的。另一个值得一提的技巧是 `-q` 标志，如果发现有缺失的字段，可用于替换值。 + ```bash # 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 ``` -不是最用户友好的命令，而是绝望时刻的绝望措施。 - - * 实用选项： - - * `join -a` 打印不可配对的行 - * `join -e` 替换丢失的输入字段 - * `join -j` 相当于 `-1 FIELD -2 FIELD` +它不是最用户友好的命令，而是绝望时刻的绝望措施。 +实用选项： +* `join -a` 打印不可配对的行 +* `join -e` 替换丢失的输入字段 +* `join -j` 相当于 `-1 FIELD -2 FIELD` ### GREP -用正则表达式全局搜索并且打印，或者 `grep`，可能是最有名的命令并且有充分的理由。Grep 很强大，特别适合在大型代码库中找到路径。在数据科学的王国里，它充当其他命令的提炼机制。虽然它的标准用途也很有价值。 +`grep` 即 用正则表达式全局搜索并且打印Global search for a Regular Expression and Print，可能是最有名的命令，并且名副其实。`grep` 很强大，特别适合在大型代码库中查找。在数据科学的王国里，它充当其他命令的提炼机制。虽然它的标准用途也很有价值。 + ``` # Recursively search and list all files in directory containing 'word' @@ -276,6 +275,7 @@ grep -lr 'word' . | wc -l ``` 计算包含单词或模式的总行数。 + ``` grep -c 'some_value' filename.csv @@ -284,39 +284,40 @@ grep -c 'some_value' filename.csv grep -c 'some_value' * ``` -使用 or 运算符 - `\|` 为多个值 Grep。 +对多个值使用“或”运算符： `\|`。 + ``` grep "first_value\|second_value" filename.csv ``` - * 实用选项： - - * `alias grep="grep --color=auto"` 使 grep 丰富多彩 - * `grep -E` 使用扩展的 regexp - * `grep -w` 只匹配整个单词 - * `grep -l` 打印匹配的文件名 - * `grep -v` 倒置匹配 - +实用选项： +* `alias grep="grep --color=auto"` 使 grep 色彩丰富 +* `grep -E` 使用扩展正则表达式 +* `grep -w` 只匹配整个单词 +* `grep -l` 打印匹配的文件名 +* `grep -v` 非匹配 ### 大人物们 -Sed 和 Awk 是本文中最强大的两个命令。为简介起见，我不打算详细讨论这两个命令。相反，我将介绍各种能证明其令人印象深刻的力量的命令。如果你想了解更多，[这儿就有一本书][5]是关于它们的。 +`sed` 和 `awk` 是本文中最强大的两个命令。为简洁起见，我不打算详细讨论这两个命令。相反，我将介绍各种能证明其令人印象深刻的力量的命令。如果你想了解更多，[这儿就有一本书][5]是关于它们的。 ### SED `sed` 本质上是一个流编辑器。它擅长替换，但也可以用于所有输出重构。 -最基本的 `sed` 命令由 `s/old/new/g` 组成。这转换为搜索旧值，全局替换为新值。 如果没有 `/g`，我们的命令将在旧值第一次出现后终止。 +最基本的 `sed` 命令由 `s/old/new/g` 组成。它的意思是搜索 `old`，全局替换为 `new`。 如果没有 `/g`，我们的命令将在 `old` 第一次出现后终止。 + +为了快速了解它的功能，我们可以深入了解一个例子。 在以下情景中，你已有以下文件： -为了快速了解它的功能，我们可以深入了解一个例子。 在以下情景中，你已获得以下文件： ``` balance,name $1,000,john $2,000,jack ``` -我们可能想要做的第一件事是删除美元符号。`-i` 标志表示原位。`''` 表示零长度文件扩展名，从而覆盖我们的初始文件。理想情况下，你可以单独测试每个，然后输出到新文件。 +我们可能想要做的第一件事是删除美元符号。`-i` 标志表示原位。`''` 表示零长度文件扩展名，从而覆盖我们的初始文件。理想情况下，你可以单独测试，然后输出到新文件。 + ``` sed -i '' 's/\$//g' data.txt # balance,name @@ -324,7 +325,8 @@ sed -i '' 's/\$//g' data.txt # 2,000,jack ``` -接下来， `blance` 列的逗号。 +接下来，去除 `blance` 列的逗号。 + ``` sed -i '' 's/\([0-9]\),\([0-9]\)/\1\2/g' data.txt # balance,name @@ -332,7 +334,8 @@ sed -i '' 's/\([0-9]\),\([0-9]\)/\1\2/g' data.txt # 2000,jack ``` -最后杰克有一天决定退出。所以，再见了，我的朋友。 +最后 jack 有一天决定辞职。所以，再见了，我的朋友。 + ``` sed -i '' '/jack/d' data.txt # balance,name @@ -343,33 +346,35 @@ sed -i '' '/jack/d' data.txt ### AWK -最好的留在最后。Awk 不仅仅是一个简单的命令：它是一个成熟的语言。在本文中涉及的所有内容中，`awk` 是目前为止最酷的。如果你发现自己对其印象深刻，这里有很多很棒的资源 - 看 [这里][6], [这里][7] 和 [这里][8]。 +最好的留在最后。`awk` 不仅仅是一个简单的命令：它是一个成熟的语言。在本文中涉及的所有内容中，`awk` 是目前为止最酷的。如果你感兴趣，这里有很多很棒的资源 —— 看 [这里][6]、[这里][7] 和 [这里][8]。 `awk` 的常见用例包括： - * 文字处理 - * 格式化文本报告 - * 执行算术运算 - * 执行字符串操作 +* 文字处理 +* 格式化文本报告 +* 执行算术运算 +* 执行字符串操作 +`awk` 可以以最原生的形式并行 `grep`。 - -Awk 可以以最原生的形式并行 `grep`。 ``` awk '/word/' filename.csv ``` -或者更加神奇：将 `grep` 和 `cut` 组合起来。在这里，`awk` 打印第三和第四列，用 tab 分隔，对于所有带我们指定单词的行。`-F,` 只是改变我们的分隔符为逗号。 +或者更加神奇：将 `grep` 和 `cut` 组合起来。在这里，对于所有带我们指定单词 `word` 的行，`awk` 打印第三和第四列，用 `tab` 分隔。`-F,` 用于指定切分时的列分隔符为逗号。 + ```bash awk -F, '/word/ { print $3 "\t" $4 }' filename.csv ``` -Awk 内置了许多精巧的变量。比如，`NF` \- 字段数 - 和 `NR` \- 记录数。要获取文件中的第53条记录： +`awk` 内置了许多精巧的变量。比如，`NF` —— 字段数，和 `NR` —— 记录数。要获取文件中的第 53 条记录： + ```bash awk -F, 'NR == 53' filename.csv ``` -增加的代码是基于一个或多个值进行过滤的能力。下面的第一个示例将打印第一列等于给定字符串的记录的行号和列。 +更多的花招是其基于一个或多个值进行过滤的能力。下面的第一个示例将打印第一列等于给定字符串的行的行号和列。 + ```bash awk -F, ' $1 == "string" { print NR, $0 } ' filename.csv @@ -378,6 +383,7 @@ awk -F, ' $2 == 1000 { print NR, $0 } ' filename.csv ``` 多个数值表达式： + ```bash # Print line number and columns where column three greater # than 2005 and column five less than one thousand @@ -386,16 +392,19 @@ awk -F, ' $3 >= 2005 && $5 <= 1000 { print NR, $0 } ' filename.csv ``` 求出第三列的总和： + ```bash awk -F, '{ x+=$3 } END { print x }' filename.csv ``` -在第一列等于 “something”的那些行，求出第三列值的总和。 +在第一列等于 `something` 的那些行，求出第三列值的总和。 + ```bash awk -F, '$1 == "something" { x+=$3 } END { print x }' filename.csv ``` -获取文件的尺寸： +获取文件的行列数： + ```bash awk -F, 'END { print NF, NR }' filename.csv @@ -404,11 +413,13 @@ awk -F, 'BEGIN { print "COLUMNS", "ROWS" }; END { print NF, NR }' filename.csv ``` 打印出现了两次的行： + ```bash awk -F, '++seen[$0] == 2' filename.csv ``` 删除重复的行： + ```bash # Consecutive lines awk 'a !~ $0; {a=$0}'] @@ -421,16 +432,19 @@ awk '!($0 in a) {a[$0];print} ``` 使用内置函数 `gsub()` 替换多个值。 + ```bash awk '{gsub(/scarlet|ruby|puce/, "red"); print}' ``` 这个 `awk` 命令将组合多个 CSV 文件，忽略标题，然后在最后附加它。 + ```bash awk 'FNR==1 && NR!=1{next;}{print}' *.csv > final_file.csv ``` -需要缩小一个庞大的文件？ `awk` 可以在 `sed` 的帮助下处理它。具体来说，该命令根据行数将一个大文件分成多个较小的文件。这个 one-liner 也将增加一个扩展。 +需要缩小一个庞大的文件？ `awk` 可以在 `sed` 的帮助下处理它。具体来说，该命令根据行数将一个大文件分成多个较小的文件。这个一行脚本将增加一个扩展名。 + ```bash sed '1d;$d' filename.csv | awk 'NR%NUMBER_OF_LINES==1{x="filename-"++i".csv";}{print > x}' @@ -440,7 +454,7 @@ sed '1d;$d' big_data.csv | awk 'NR%100000==1{x="data_"++i".csv";}{print > x}' ### 结语 -命令行拥有无穷无尽的力量。本文中介绍的命令足以将你从一无所知提升到英雄人物。除了涵盖的内容之外，还有许多实用程序需要考虑用于日常数据操作。[Csvkit][9], [xsv][10] 还有 [q][11] 是需要记住的三个。如果你希望更深入地了解命令行数据科学，查看[这本书][12]。它也可以[免费][13]在线获得！ +命令行拥有无穷无尽的力量。本文中介绍的命令足以将你从一无所知提升到英雄人物。除了涵盖的内容之外，还有许多实用程序可以考虑用于日常数据操作。[Csvkit][9]、[xsv][10] 还有 [q][11] 是需要记住的三个。如果你希望更深入地了解命令行数据科学，查看[这本书][12]。它也可以[免费][13]在线获得！ -------------------------------------------------------------------------------- @@ -449,7 +463,7 @@ via: http://kadekillary.work/post/cli-4-ds/ 作者：[Kade Killary][a] 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[GraveAccent](https://github.com/graveaccent) -校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID) +校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出