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Linux 上无痛文件提取 | Linux 中国

Linux 系统的存档中提取文件没有拔牙那么痛苦,但有时看起来更复杂。在这篇文章中,我们将看看如何轻松地从 Linux 系统中可能遇到的几乎所有类型的存档中提取文件。...当然,你可以记住所有从存档中提取文件的各种命令以及它们的选项,但是你也可以将所有经验保存到脚本中,而不再担心细节。...在本文中,我们将一系列提取命令组合成一个脚本,它会调用适当的命令根据文档名提取文件的内容。该脚本首先以一些命令来验证是否已经提供了一个文件名作为参数,或要求运行脚本的人提供文件名。 #!...下一步是使用 bash 的 case 语句根据存档文件的名称调用适当的提取命令。...对于其中某些文件类型(例如 .bz2),也可以使用除 tar 之外的其它命令,但是对于每种文件命名约定,我们仅包含一个提取命令。

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    Linux 上无痛文件提取

    Linux 系统的存档中提取文件没有拔牙那么痛苦,但有时看起来更复杂。在这篇文章中,我们将看看如何轻松地从 Linux 系统中可能遇到的几乎所有类型的存档中提取文件。...当然,你可以记住所有从存档中提取文件的各种命令以及它们的选项,但是你也可以将所有经验保存到脚本中,而不再担心细节。...在本文中,我们将一系列提取命令组合成一个脚本,它会调用适当的命令根据文档名提取文件的内容。该脚本首先以一些命令来验证是否已经提供了一个文件名作为参数,或要求运行脚本的人提供文件名。 #!...下一步是使用 bash 的 case 语句根据存档文件的名称调用适当的提取命令。...对于其中某些文件类型(例如 .bz2),也可以使用除 tar 之外的其它命令,但是对于每种文件命名约定,我们仅包含一个提取命令。

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    使用Python指定提取连续6位数据的单号(中篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定提取连续6位数据的单号(该含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位的数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力,每次只提取一种模式,然后update合并。 相当于把每行所有可能列出来,之后再合并。...=\D|$)' df['提取单号'] = df['理由'].map(lambda x: re.findall(pattern, x)[0] if len(re.findall(pattern, x))...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Excel如何“提取”一中红色单元格的数据?

    Excel技巧:Excel如何“提取”一中红色单元格的数据? ? 场景:财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理的办公人士。 问题:Excel如何“提取”一中红色单元格的数据?...具体操作方法如下:第一步:进行颜色排序 将鼠标放置在数据区的任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),对下列表中“型号”进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处) ?...第二步:复制红色单元格数据 将红色单元格的数据复制到D。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下: ? 是不是很快搞定了客户朋友的问题。但这样有个问题,破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢?...补救步骤:增加辅助 排序前,新增一“序号”。 ? 按颜色排序,复制出数据后,序号的顺序被打乱。 ? 第三步:按序号在升序排序。...总结:辅助是Excel中常见的解决问题的方法和思路。而序号是强烈推荐大家工作添加的玩意。标识数据表的唯一性。当然这个案例有个问题,就是如果数据是更新的。

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    使用Python指定提取连续6位数据的单号(上篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定提取连续6位数据的单号(该含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位的数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功的: 下图是提取失败的: 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力: 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该含文字、数字、大小写字母、符号等等...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    利用pandas我想提取这个中的楼层的数据,应该怎么操作?

    问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个中的楼层的数据,应该怎么操作?其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他的有数字的就正常提取出来就行。...二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据的,相当于需要剔除。...【瑜亮老师】给了一个指导,如下所示:如果是Python的话,可以使用下面的代码,如下所示: # 使用正则表达式提取数字 df['楼层数'] = df['楼层'].str.extract(r'(\d+)'

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