如何使用awk处理和保存数据块？

问题描述

假设我打开一个大的（几GB）文件，我无法在整个文件中读取一次。

如果是csv文件，我们将使用：

  pd.read_csv中的chunk（'path / filename'，chunksize = 10 ** 7）：
＃将块保存到磁盘
  

或者我们可以做一些类似于大熊猫的事情：

 将大熊猫导入为pd 
打开（fn）作为文件：
在文件中的行：
＃将行保存到磁盘，例如df = pd.concat（[df，line_data]），然后保存df 
  

块数据与awk脚本？ Awk将解析/处理您想要的格式的文本，但是我不知道如何使用awkchunk。可以编写脚本 script1.awk ，然后处理您的数据，但这会一次处理整个文件。

相关问题，更具体的例子：

解决方案

awk读取单个记录（chunk）一次设计。默认情况下，记录是数据行，但您可以使用 RS （记录分隔符）变量指定记录。在下一次读取之前，每个代码块都有条件地在当前记录上执行：

  $ awk'/ pattern / {printMATCHED ，$ 0> output}'file 
  

上述脚本将一次从输入文件中读取一行，如果该行匹配 pattern ，那么在阅读下一行之前，它将保存前缀为 MATCHED 的文件输出中的行。

Let's say I'm opening a large (several GB) file where I cannot read in the entire file as once.

If it's a csv file, we would use:

for chunk in pd.read_csv('path/filename', chunksize=10**7):
    # save chunk to disk

Or we could do something similar with pandas:

import pandas as pd
with open(fn) as file:
    for line in file:
        # save line to disk, e.g. df=pd.concat([df, line_data]), then save the df

How does one "chunk" data with an awk script? Awk will parse/process text into a format you desire, but I don't know how to "chunk" with awk. One can write a script script1.awk and then process your data, but this processes the entire file at once.

Related question, with more concrete example: How to preprocess and load a "big data" tsv file into a python dataframe?

解决方案

awk reads a single record (chunk) at a time by design. By default a record is line of data, but you can specify a record using the RS (record separator) variable. Each code block is conditionally executed on the current record before the next is read:

$ awk '/pattern/{print "MATCHED", $0 > "output"}' file

The above script will read a line at a time from the input file and if the that line matchs pattern it will save the line in the file output prepended with MATCHED before reading the next line.

这篇关于如何使用awk处理和保存数据块？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！