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  • Blog ContentLinux下代替cat命令grep显示文件前几行后几行前后几行信息Linux-Mac2009-05-03 11:41:04标准unix/linux下的grep通过下面參数控制上下文grep -C 5 foo file 显示file文件里匹配foo字串那行以及上下5行...

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    Linux下代替cat命令grep显示文件前几行后几行前后几行信息

    Linux-Mac

    2009-05-03 11:41:04

    标准unix/linux下的grep通过下面參数控制上下文

    grep -C 5 foo file 显示file文件里匹配foo字串那行以及上下5行

    grep -B 5 foo file 显示foo及前5行

    grep -A 5 foo file 显示foo及后5行

    查看grep版本号的方法是

    grep -V

    假设想升级,升级的方法:最新的源代码(google或者百度搜索主页),编译安装到某个地方,比方 /home/aaa/bin/ 那么以后用的时候就用 /home/aaa/bin/grep ,或者把 /home/aaa/bin 加到PATH环境变量就可以。 假设你把最新编译好的grep覆盖到你如今grep所在文件夹,则升级自然就完成了

    其他方法:

    1. 从第3000行开始,显示1000行。即显示3000~3999行

    cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000

    2. 显示1000行到3000行

    cat filename| head -n 3000 | tail -n +1000

    *注意两种方法的顺序

    分解:

    tail -n 1000:显示最后1000行

    tail -n +1000:从1000行开始显示,显示1000行以后的

    head -n 1000:显示前面1000行

    3. 用sed命令

    sed -n '5,10p' filename 这样你就可以只查看文件的第5行到第10行。

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  • 可以使用head(查看前几行)、tail(查看末尾几行)两个命令。例如:查看/etc/profile的前10行内容,应该是:# head -n 10 /etc/profile查看/etc/profile的最后5行内容,应该是:# tail -n 5 /etc/profile如果想同时查看...

    可以使用head(查看前几行)、tail(查看末尾几行)两个命令。

    例如:

    查看/etc/profile的前10行内容,应该是:

    # head -n 10 /etc/profile

    查看/etc/profile的最后5行内容,应该是:

    # tail -n 5 /etc/profile

    如果想同时查看可以将前10行和后5行的显示信息通过输出重定向的方法保存到一个文档,这样查看文档即可一目了然。

    例如:

    将内容输出到/home/test文件中

    # head -n 10 /etc/profile >>/home/test

    # tail -n 5 /etc/profile>>/home/test

    查看的话只需要打开test文件即可。

    cat /home/test

    【一】从第3000行开始,显示1000行。即显示3000~3999行

    cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000

    【二】显示1000行到3000行

    cat filename| head -n 3000 | tail -n +1000

    *注意两种方法的顺序

    分解:

    tail -n 1000:显示最后1000行

    tail -n +1000:从1000行开始显示,显示1000行以后的

    head -n 1000:显示前面1000行

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  • 例如文件: work hard chinaunix shell ...- linux 3434 4556 解决方法: 方法1:grep -C 2 ‘linux’ 方法2:grep -w -A2 -B2 ‘linux’ -A2:两行 -B2:前两行 方法3:sed -n ‘:1;N;/linux/{N;N;p;q};3,$D;b1’ i

    例如文件:

    work   hard
    chinaunix
    shell
    linux
    hello   world
    work   hard
    chinaunix
    shell
    121
    3454
    2344
    dedfrgr
    dfvf
    linux
    3434
    4556
    8798
    

    我想输出"linux"所在行的前后2行

    #cat 3.log | grep -A2 linux
    linux
    hello   world
    work   hard
    --
    linux
    3434
    4556
    

    解决方法:
    方法1:grep -C 2 ‘linux’
    方法2:grep -w -A2 -B2 ‘linux’
    -A2:后两行
    -B2:前两行
    方法3:sed -n ‘:1;N;/linux/{N;N;p;q};3,$D;b1’ i

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  • Python中Pandas选取后几列后几行操作及同一列数据移位运算发布时间:2018-07-17 15:56,浏览次数:1405, 标签:PythonPandas首先说一下需求,有一组数据需要取出后几列数据,并且将以一列数据进行移位运算,即(第二个...

    Python中Pandas选取后几列后几行操作及同一列数据移位运算

    发布时间:2018-07-17 15:56,

    浏览次数:1405

    , 标签:

    Python

    Pandas

    首先说一下需求,有一组数据需要取出后几列数据,并且将以一列数据进行移位运算,即(第二个数据-第一个数据)/第一个数据,(第三个数据-第二个数据)/第二个数据,以此类推。

    以下为数据集的样子,共3338行,1151列,我只要用到最后五列。

    0 1 2 ... count 10 01 0 6525.32 6525.40 6525.40 ... 74 3864.0 624.0 1 6529.02

    6529.02 6529.02 ... 32 876.0 6406.0 2 6526.32 6526.31 6526.32 ... 26 888.0

    672.0 3 6530.00 6529.87 6529.15 ... 83 920.0 2488.0 4 6526.00 6526.00 6526.21

    ... 37 12.0 11210.0 5 6523.76 6525.15 6524.42 ... 7 146.0 76.0 6 6536.50

    6536.51 6536.50 ... 196 10162.0 12096.0 7 6548.21 6548.59 6548.59 ... 107

    1624.0 12658.0 8 6550.20 6550.15 6550.20 ... 71 1320.0 2280.0 9 6550.34 6550.77

    6550.77 ... 76 944.0 8982.0 ... ... ... ... ... ... ... ... 3329 6745.42

    6745.41 6745.37 ... 58 1728.0 3350.0 3330 6752.83 6752.83 6753.88 ... 80 1304.0

    9572.0 3331 6753.27 6755.89 6756.00 ... 50 510.0 3518.0 3332 6751.99 6751.85

    6751.85 ... 39 1132.0 160.0 3333 6753.82 6753.82 6754.04 ... 106 6312.0 2688.0

    3334 6767.75 6767.75 6767.75 ... 96 3386.0 2752.0 3335 6762.53 6762.11 6762.11

    ... 74 742.0 9552.0 3336 6757.91 6757.61 6757.61 ... 57 3268.0 194.0 3337

    6765.50 6765.00 6765.10 ... 26 1366.0 2760.0 [3338 rows x 1151 columns]

    可以看到最后的两三列我们是能看到并且知道列名的,那就可以直接用DataFrame['ColumnName']取出,但是其余的就不方便了,然后DataFrame只有tail方法可以取到后几行,但是只能针对行运算,所以想到将这个数据集转置,列变行,取最后几行再进行转置,最后把取到的数据按照要求取列名。

    useframe = dataframe.T.copy() useframe = useframe.tail(5).T #获取要用到的最后五列

    useframe.columns = ['data','time','count0','10','01']

    之后是移位运算操作,Pandas里是可以直接用DataFrame和Series进行运算的,但是要求index一致,所以我们针对一列的数据运算可以用两个Series操作,流程如下:

    首先看实现以及运行效果:

    0 6529.02 1 6528.09 2 6531.18 3 6526.00 4 6522.80 5 6523.76 6 6546.69 7

    6550.13 8 6550.13 9 6544.16 10 6541.89 11 6540.83 ... 3329 6744.97 3330 6755.99

    3331 6750.80 3332 6755.98 3333 6766.76 3334 6763.46 3335 6750.00 3336 6763.83

    3337 6760.00 Name: data, Length: 3338, dtype: float64 #这是要进行运算的数据 dividend =

    useframe['data'].copy() divisor = useframe['data'].copy() divisor =

    divisor.drop(0) divisor = divisor.reset_index(drop = True) #除数处理 final =

    (divisor - dividend)/dividend 0 -0.000142 1 0.000473 2 -0.000793 3 -0.000490 4

    0.000147 5 0.003515 6 0.000525 7 0.000000 8 -0.000911 9 -0.000347 10 -0.000162

    11 -0.000604 ... 3329 0.001634 3330 -0.000768 3331 0.000767 3332 0.001596 3333

    -0.000488 3334 -0.001990 3335 0.002049 3336 -0.000566 3337 NaN Name: data,

    Length: 3338, dtype: float64 #这是运算后的结果

    可以看到运算后的结果为NaN,这是因为上图中右边列在drop()第一行后是只有3337行的,所以在和3338行的左边列运算时最后3338行是缺失的。另外要注意在drop()过后要reset_index(),原因是之前所说的Series之间操作是以index为依据,只drop()是不改变他们的index的。

    之后是要删除掉最后一行:

    final = final.drop(final.size-1) #Series里不能直接用drop(-1)删除 useframe =

    useframe.drop(0) useframe = useframe.reset_index(drop = True)

    useframe['Calculation'] = final

    最终结果如下:

    data time count0 10 01 Calculation 0 6528.09 25511176.0 32.0 876.0 6406.0

    -0.000142 1 6531.18 25511177.0 26.0 888.0 672.0 0.000473 2 6526.00 25511216.0

    83.0 920.0 2488.0 -0.000793 3 6522.80 25511217.0 37.0 12.0 11210.0 -0.000490 4

    6523.76 25511218.0 7.0 146.0 76.0 0.000147 5 6546.69 25511243.0 196.0 10162.0

    12096.0 0.003515 6 6550.13 25511244.0 107.0 1624.0 12658.0 0.000525 7 6550.13

    25511245.0 71.0 1320.0 2280.0 0.000000 8 6544.16 25511246.0 76.0 944.0 8982.0

    -0.000911 9 6541.89 25511247.0 73.0 2160.0 4278.0 -0.000347 10 6540.83

    25511248.0 22.0 1058.0 320.0 -0.000162 ... ... ... ... ... ... ... 3327 6746.69

    25529873.0 21.0 1564.0 224.0 0.000805 3328 6744.97 25529874.0 58.0 1728.0

    3350.0 -0.000255 3329 6755.99 25529884.0 80.0 1304.0 9572.0 0.001634 3330

    6750.80 25529885.0 50.0 510.0 3518.0 -0.000768 3331 6755.98 25529886.0 39.0

    1132.0 160.0 0.000767 3332 6766.76 25529978.0 106.0 6312.0 2688.0 0.001596 3333

    6763.46 25529979.0 96.0 3386.0 2752.0 -0.000488 3334 6750.00 25529980.0 74.0

    742.0 9552.0 -0.001990 3335 6763.83 25529981.0 57.0 3268.0 194.0 0.002049 3336

    6760.00 25529982.0 26.0 1366.0 2760.0 -0.000566 [3337 rows x 6 columns]

    展开全文
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  • grep 前后几行

    2020-12-21 17:57:48
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