Pemrosesan Data di Shell
Susan Sun
Data Person
Kita dapat membuat subset dari file data asli dengan:
csvcut: menyaring data menggunakan nama kolom atau posisi
csvgrep: menyaring data berdasarkan nilai baris lewat kecocokan tepat, pola, atau regex
csvcut: menyaring dan memangkas file CSV berdasarkan nama kolom atau posisi kolom
Dokumentasi:
csvcut -h
usage: csvcut [-h] [-d DELIMITER] [-t] [-q QUOTECHAR] [-u {0,1,2,3}] [-b]
[-p ESCAPECHAR] [-z FIELD_SIZE_LIMIT] [-e ENCODING] [-S] [-H]
[-K SKIP_LINES] [-v] [-l] [--zero] [-V] [-n] [-c COLUMNS]
Gunakan opsi --names atau -n untuk menampilkan semua nama kolom di Spotify_MusicAttributes.csv.
csvcut -n Spotify_MusicAttributes.csv
1: track_id
2: danceability
3: duration_ms
1: track_id
2: danceability
3: duration_ms
Mengembalikan kolom pertama berdasarkan posisi:
csvcut -c 1 Spotify_MusicAttributes.csv
track_id
118GQ70Sp6pMqn6w1oKuki
6S7cr72a7a8RVAXzDCRj6m
1: track_id
2: danceability
3: duration_ms
Mengembalikan hanya kolom pertama berdasarkan nama:
csvcut -c "track_id" Spotify_MusicAttributes.csv
track_id
118GQ70Sp6pMqn6w1oKuki
6S7cr72a7a8RVAXzDCRj6m
1: track_id
2: danceability
3: duration_ms
Mengembalikan kolom kedua dan ketiga berdasarkan posisi:
csvcut -c 2,3 Spotify_MusicAttributes.csv
danceability,duration_ms
0.787,124016.0
0.777,128016.0
0.795999999999999,132742.0
1: track_id
2: danceability
3: duration_ms
Mengembalikan kolom kedua dan ketiga berdasarkan nama:
csvcut -c "danceability","duration_ms" Spotify_MusicAttributes.csv
danceability,duration_ms
0.787,124016.0
0.777,128016.0
0.795999999999999,132742.0
csvgrep:
-m: diikuti nilai baris yang persis
-r: diikuti pola regex
-f: diikuti path ke file
Dokumentasi:
csvgrep -h
Cari di Spotify_Popularity.csv di mana track_id = 5RCPsfzmEpTXMCTNk7wEfQ
csvgrep -c "track_id" -m 5RCPsfzmEpTXMCTNk7wEfQ Spotify_Popularity.csv
track_id,popularity
5RCPsfzmEpTXMCTNk7wEfQ,7.0
csvgrep -c 1 -m 5RCPsfzmEpTXMCTNk7wEfQ Spotify_Popularity.csv
track_id,popularity
5RCPsfzmEpTXMCTNk7wEfQ,7.0
Pemrosesan Data di Shell