☰

다른 열 값에서 시작하여 CSV 파일의 열 값을 읽으시겠습니까?

tag-icon • tag-icon text-processing csv
다른 열 값에서 시작하여 CSV 파일의 열 값을 읽으시겠습니까?

OECD 통계에서 일부 데이터를 추출하려고 합니다. 이는 아래와 같이 CSV 파일로 제공됩니다(발췌).

"COUNTRY","Country","DAGEGR","Age groups","DSEX","Gender","DSTATUS","Status of population","YEAR","Year","Value","Flag Codes","Flags"
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2002","2002",19640979,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2003","2003",19872646,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2004","2004",20091504,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2005","2005",20339759,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2006","2006",20605488,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2007","2007",21015042,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2008","2008",21431781,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2009","2009",21874920,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2010","2010",22342398,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2011","2011",22620554,,
"AUS","Australia","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2012","2012",22683573,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2002","2002",444050,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2003","2003",448300,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2004","2004",451600,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2005","2005",455000,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2006","2006",469086,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2007","2007",476187,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2008","2008",483799,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2009","2009",493500,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2010","2010",502066,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2011","2011",511840,,
"LUX","Luxembourg","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2012","2012",524853,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2002","2002",40409330,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2003","2003",41550584,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2004","2004",42345342,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2005","2005",43038035,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2006","2006",43758250,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2007","2007",44474631,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2008","2008",45283259,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2009","2009",45828172,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2010","2010",45989016,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2011","2011",46152926,,
"ESP","Spain","900000","All ages","90","Total males+females","90","All population","2012","2012",46818221,,

내가 원하는 것은 2007년에 스페인(ESP)에 얼마나 많은 주민이 있었는지 자동으로 읽어내는 것입니다. 이를 달성하기 위해 다음 명령을 사용합니다.

cat RPOP_16012023145346836.csv | cut -d "," -f 1,9,11 | sort

이 명령은 국가, 연도 및 거주자 수를 반환합니다. 예:

"AUS","2002",19640979
"AUS","2003",19872646
"AUS","2004",20091504
"AUS","2005",20339759
"AUS","2006",20605488
"AUS","2007",21015042
"AUS","2008",21431781
"AUS","2009",21874920
"AUS","2010",22342398
"AUS","2011",22620554
"AUS","2012",22683573
"AUT","2002",8139310
"AUT","2003",8067289
"AUT","2004",8140122
"AUT","2005",8206524
"AUT","2006",8265925
"AUT","2007",8298923
"AUT","2008",8331930
"AUT","2009",8355260
"AUT","2010",8375290
"AUT","2011",8404252
"AUT","2012",8443018
"ESP","2002",40409330
"ESP","2003",41550584
"ESP","2004",42345342
"ESP","2005",43038035
"ESP","2006",43758250
"ESP","2007",44474631
"ESP","2008",45283259
"ESP","2009",45828172
"ESP","2010",45989016
"ESP","2011",46152926
"ESP","2012",46818221
"LUX","2002",444050
"LUX","2003",448300
"LUX","2004",451600
"LUX","2005",455000
"LUX","2006",469086
"LUX","2007",476187
"LUX","2008",483799
"LUX","2009",493500
"LUX","2010",502066
"LUX","2011",511840
"LUX","2012",524853

파이프를 사용하여 이 결과를 국가(열 1 = ESP) 및 연도(열 2 = 2007)를 기반으로 세 번째 열(열 3 = 인구)을 반환하는 문에 전달하고 싶습니다. 불행하게도 이 작업을 수행할 적절한 명령이 없습니다. 누군가 나를 도와줄 수 있나요?

예상되는 출력은 다음과 같습니다.44474631

답변1

Miller( )를 사용하여 먼저 두 개의 명명된 필드를 사용하고 mlr데이터를 필터링하여 2007년 스페인과 관련된 레코드만 찾은 다음 해당 레코드에서 필드를 제거합니다. 출력은 제목 없이 표시됩니다.COUNTRYYEARValue

mlr --csv --headerless-csv-output \
    filter '$COUNTRY == "ESP" && $YEAR == 2007' then \
    cut -f Value \
    RPOP_16012023145346836.csv

질문의 데이터가 주어지면 다음이 출력됩니다.

44474631

필터 표현식 대신

$COUNTRY == "ESP" && $YEAR == 2007

...당신이 사용할 수있는

$Country == "Spain" && $Year == 2007

...이름이 지정된 필드도 존재하기 때문입니다.

답변2

실제로 단순히 숫자를 반환하는 것이 목적이라면 44474631원본 입력 파일에서 모든 작업을 사용할 수 있습니다.awk

awk -F, '$1=="\"ESP\"" && $9=="\"2007\"" {print $11}' RPOP_16012023145346836.csv

이는 필드 구분 기호를 설정하고 ,열 11의 내용을 인쇄합니다. 단, 열 1이 동일하고 "ESP"(따옴표 포함) 열 9가 동일할 경우 "2007"(따옴표 포함)에만 해당됩니다.

답변3

awk를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

$ sed 's/"//g' input_file | awk -F, '($1=="ESP" && $9==2007){print $1,$9,$11}'
ESP 2007 44474631

관련 정보