继续总结一下linux 的文本处理。包括但不限于awk, sed, paste,split,grep....
在Linux操作系统中，可以使用各种命令和工具来处理和转换文本文件。当需要将以逗号分隔的CSV文件转换为以制表符分隔的TSV文件时，可以使用一些简单的命令和技巧来实现。本文将详细介绍如何在Linux中将CSV文件转换为TSV文件。
此脚本在运行时会先把oracle数据按照指定的分隔符下载到磁盘的目录下,再用替换脚本替换需要的分隔符和ascii字符,具体的替换方法请查看fileAsciiReplaceScriptAll.sh脚本
这样就可以了，只要把 CSV 文件上传到 Linux 系统 Jmeter 下的 bin 目录，这个脚本就可以跨平台执行了
加工原则是从Hive的原数据表中抽取出导图所用的实体和关系字段，包括重要的属性描述字段，最后导入图数据库。
近期在做一些国产数据库的 POC 工作，在数据迁移导出时用到了数据导出工具 sqluldr2，它是一款十分不错的 oracle 数据导出工具，还支持导出时同时生成 sqlldr 的控制文件,它可以将数据以 TXT/CSV 等格式导出，能导出亿级数据为 excel 文件，包含32、64 位程序，不仅在大数据量导出方面速度超快，导入速度也是非常快速。
原文：https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
使用pandas读入csv文件后，发现列没分割开，所以将sep参数调整为\t，发现还是没分割开，再试空格，再试\s+，即各种空白字符组合，有几例能分隔开，但是还有些列无法分割开。
在日常办公中需要打开csv文件，但是有时用excel打开下载的csv文件发现中文字符是乱码，这时候该怎么办呢，本文将分享经验，如何解决csv打开中文乱码的问题。
在 Pandas 中，数据的保存和读取是非常常见的操作，以文件形式保存的数据可以方便数据的长时间存取和归档
补充知识：Python连接HDFS实现文件上传下载及Pandas转换文本文件到CSV
CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件，它的使用是比较广泛的（Kaggle上一些题目提供的数据就是csv格式），csv虽然使用广泛，但却没有通用的标准，所以在处理csv格式时常常会碰到麻烦，幸好python内置了csv模块。下面简单介绍csv模块中最常用的一些函数。
原文出处： freenik@Jianshu 将 外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。其实这就是在数据的管理和操作中的ETL (Extract, transform,
最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目，为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中，由于数据量并不大，所以怎么方便怎么来，这里使用CSV导出导入的方式来实现。
CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本
TiDB 提供了很多种数据迁移的方式，但这些工具/方案普遍对MySQL比较友好，一旦涉及到异构数据迁移，就不得不另寻出路，借助各种开源或商业的数据同步工具。其实数据在不同系统的流转当中，有一种格式是比较通用的，那就是txt/csv这类文件，把数据用约定好的分隔符换行符等标记存放在一起，比如最常见的逗号分隔：
awk 是 Unix 和 Linux 用户工具箱中最古老的工具之一。awk 由 Alfred Aho、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan（即工具名称中的 A、W 和 K）在 20 世纪 70 年代创建，用于复杂的文本流处理。它是流编辑器 sed 的配套工具，后者是为逐行处理文本文件而设计的。awk 支持更复杂的结构化程序，是一门完整的编程语言。
上一篇我们讲了怎么用 json格式保存数据，这一篇我们来看看如何用 csv模块进行数据读写。
什么是数据？数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值，也可以是离散的。
一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中，那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上，还需要将数据手动录入，然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件，通常是以逗号分隔的 csv 文件，如果数据本身包含逗号，就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件，例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
什么是参数化？从字面上去理解的话，就是事先准备好数据（广义上来说，可以是具体的数据值，也可以是数据生成规则），而非在脚本中写死，脚本执行时从准备好的数据中取值。
[ 导读 ]无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
Pandas可能是广大Python数据分析师最为常用的库了，其提供了从数据读取、数据预处理到数据分析以及数据可视化的全流程操作。其中，在数据读取阶段，应用pd.read_csv读取csv文件是常用的文件存储格式之一。今天，本文就来分享关于pandas读取csv文件时2个非常有趣且有用的参数。
当读取的是一个简单的csv文件，即文件的列字段中不包含分隔符时，可以使用BufferedReader或者Scanner类去读取
如果你曾经用过数据表应用程序，你就会知道可以按列的内容对行进行排序。例如，如果你有一个费用列表，你可能希望对它们进行按日期或价格升序抑或按类别进行排序。如果你熟悉终端的使用，你不会仅为了排序文本数据就去使用庞大的办公软件。这正是 sort 命令的用处。
StringTokenizer类可以帮助我们把字符串分割为多个符号(token)。 StreamTokenizer提供类似的功能,但StringTokenizer方法比使用StreamTokenizer类简单得多。StringTokenizer方法不区分标识符，数字和引号字符串，也不忽略注释。
x1 = read.csv("C:/Users/win10/Desktop/x.csv")
引用自微信公众号生信星球 小白 （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 #左侧控制台 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。
导读：无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
可以将数据信息输入到Python中，也可以从Python中输出数据。通常，导入数据的方法取决于想要输入或输出的数据的格式。
d）R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置，选择相对路径还是绝对路径
一个向量是一排有序排列的元素。使用时，一般都会直接给变量定义，也就是“赋值”即赋予变量一个数值 <-
我们知道 Linux 三剑客，它们是 grep、sed、awk。在前边已经讲过 grep 和 sed，没看过的同学可以直接点击阅读，今天要分享的是更为强大的 awk。
列操作cut 面对较大CSV文件的时候，可以用列工具做简单操作。 以如下的一个student.csv为例子： name gender score grade David male 85 B Michael female 90 A Cammy male 88 A Tom female 59 C 甄选列cut CSV有很多列，可以用cut挑选出指定列。这里有几个有用的参数： -d：field delimiter，字段分隔符； -f：fields，指定字段； 常用操作： cut -d',' -f1 fi
新手的小本本： （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getw
文本文件中，一般需要指定导出数据的行记录分隔符，不同的数据需求，有些不一样，但因为它也是非常自由的，没有像Excel或数据库或xml、json这些结构化的数据。
什么是csv格式 逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。 CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔； 每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。 所有记录都有完全相同的字段序列，通常都是纯文本文件。 建议用nodepad++、sublime等编辑器进行编辑。 csv格式规则 开头是不留空，以行为单位。 可含或不含列名，含列名则居文件第
csv英文全称是Comma-Separated Value，字面翻译逗号分隔值，是一种常见的文本格式文档，可用Excel打开，也可用常见的文本编辑器打开。csv文件经常用于在电子表格软件和纯文本之间交互数据。
Variable Names：参数名称(有几个参数，在这里面就写几个参数名称，每个名称中间用分隔符分割，分隔符使用下面的“Delimitet”中定义的
在我们平时的研究工作中，经常使用的是逗号分隔文件（.csv文件）、制表符分隔文件（.tsv文件）和空格分隔文件（.txt文件）。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件，各自有各自的特点，原则上R语言可以读取任何格式的文件，只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
我有一个制表符分隔的文件，有超过2亿行。 什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件？ 这个文件确实有多行标题信息，我需要在路上去除，但标题的行数是已知的。 我已经看到了sed和gawkbuild议，但是我想知道是否有“首选”的select。
它依次处理文件的每一行，并读取里面的每一个字段。对于日志、CSV 那样的每行格式相同的文本文件，awk可能是最方便的工具。
读取CSV文件最好的方法是使用read.table函数，许多人喜欢使用read.csv函数，该函数其实是封装的read.table函数，同时设置read.table函数的sep参数为逗号(",")。read.table函数返回的结果为data.frame。
read_csv()是python数据分析包pandas里面使用频次较高的函数之一。它包括的参数差不多20个，可能一开始未必需要完整知道每个参数作用。不过，随着使用的深入，实际数据环境愈发复杂，处理的数据上亿行后，就会出现这样那样的问题，这样催促我们反过头来再去理解某些参数的作用。
将数据输入或加载到R工作空间中，是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件，excel文件，csv文件，txt文件和数据库（MYSQL数据库）等；其中，excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
之前我一直使用 Python 来处理 Linux 的一些文本，但是对于一些大文本的简单处理，Python 麻烦而且慢，于是现在慢慢改用awk来处理，很多时候一行命令就能解决，因此非常方便。针对使用是过程的一些心得，写个小小的教程，awk太强大了，需要慢慢长时间的学习，我尽量保持更新这个教程吧。
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