Как вычислить среднее число 2-го поля из файлов?
У меня есть файл, и он состоит из двух полей. Первый формат поля является "%FT%T".
Демонстрационные данные:
2019-01-01T00:00:00 4.8
2019-01-01T01:00:00 5.1
2019-01-01T02:00:00 5.4
2019-01-01T03:00:00 5.7
2019-01-01T04:00:00 5.8
2019-01-01T05:00:00 5.4
2019-01-01T06:00:00 5
2019-01-01T07:00:00 4.4
2019-01-01T08:00:00 3.8
2019-01-01T09:00:00 3.7
2019-01-01T10:00:00 3.8
2019-01-01T11:00:00 4.1
2019-01-01T12:00:00 5
2019-01-01T13:00:00 6.7
2019-01-01T14:00:00 8.4
2019-01-01T15:00:00 9.1
2019-01-01T16:00:00 8.6
2019-01-01T17:00:00 8.5
2019-01-01T18:00:00 8.6
2019-01-01T19:00:00 8.1
2019-01-01T20:00:00 8
2019-01-01T21:00:00 6.9
2019-01-01T22:00:00 5.6
2019-01-01T23:00:00 5.2
2019-01-02T00:00:00 5.2
2019-01-02T01:00:00 5.3
2019-01-02T02:00:00 5.8
2019-01-02T03:00:00 6
2019-01-02T04:00:00 5.7
2019-01-02T05:00:00 5.4
2019-01-02T06:00:00 5.7
2019-01-02T07:00:00 5.3
2019-01-02T08:00:00 4.8
2019-01-02T09:00:00 4.3
2019-01-02T10:00:00 3.6
2019-01-02T11:00:00 2.8
2019-01-02T12:00:00 3.2
2019-01-02T13:00:00 4.2
2019-01-02T14:00:00 4.9
2019-01-02T15:00:00 5.4
2019-01-02T16:00:00 5.9
2019-01-02T17:00:00 6.5
2019-01-02T18:00:00 6.7
2019-01-02T19:00:00 7.1
2019-01-02T20:00:00 5.7
2019-01-02T21:00:00 4.4
2019-01-02T22:00:00 4.1
2019-01-02T23:00:00 3.8
2019-01-03T00:00:00 4
2019-01-03T01:00:00 3.5
2019-01-03T02:00:00 3.6
2019-01-03T03:00:00 4
2019-01-03T04:00:00 4.2
2019-01-03T05:00:00 3.9
2019-01-03T06:00:00 3.7
2019-01-03T07:00:00 3.8
2019-01-03T08:00:00 3.7
2019-01-03T09:00:00 3.7
2019-01-03T10:00:00 4
2019-01-03T11:00:00 4.7
2019-01-03T12:00:00 5.4
2019-01-03T13:00:00 6.5
2019-01-03T14:00:00 7.6
2019-01-03T15:00:00 7.7
2019-01-03T16:00:00 7.3
2019-01-03T17:00:00 7.4
2019-01-03T18:00:00 8
2019-01-03T19:00:00 8.5
2019-01-03T20:00:00 8.1
2019-01-03T21:00:00 6.5
2019-01-03T22:00:00 5.6
2019-01-03T23:00:00 5.6
Я хочу вычислить ежедневное среднее число 2-го столбца.
Вывод должен быть следующие...
01-01-2019 6.1
02-01-2019 5.1
03-01-2019 5.5
0
задан chess_freak
28 December 2019 в 17:09
поделиться
2 ответа
Подход awk:
$ awk '{
date=substr($1,1,10);
tot[date]+=$2;
num[date]++
}
END{
for(date in tot){
printf "%s %.1f\n", date,tot[date]/num[date]
}
}' file
2019-01-01 6.1
2019-01-02 5.1
2019-01-03 5.5
2
ответ дан terdon
29 December 2019 в 10:10
поделиться
Используя Миллер
$ mlr --nidx --repifs put '
$1 = strftime(strptime($1,"%FT%T"),"%d-%m-%Y")
' then stats1 -a mean -f 2 -g 1 file
01-01-2019 6.070833
02-01-2019 5.075000
03-01-2019 5.458333
Форматирование результатов, кажется, область, которой Миллеру несколько недостает, поэтому если Вам нужно это, я предлагаю перекачать результаты по трубопроводу до numfmt напр.
$ mlr --nidx --repifs put '
$1 = strftime(strptime($1,"%FT%T"),"%d-%m-%Y")
' then stats1 -a mean -f 2 -g 1 file | numfmt --field=2 --format='%.1f'
01-01-2019 6.1
02-01-2019 5.1
03-01-2019 5.5
, С другой стороны, с достаточно недавней версией GNU awk и использования mktime, чтобы внести в указатель sum и count множества со временем эпохи даты:
gawk '
{
split($1,dt,"[-T:]");
k = mktime(sprintf("%04d %02d %02d 00 00 00", dt[1], dt[2], dt[3]));
sum[k] += $2; count[k] += 1;
}
END {
PROCINFO["sorted_in"] = "@ind_num_asc";
for(k in count) printf "%s %.1f\n", strftime("%d-%m-%Y",k), sum[k]/count[k];
}
' file
Другая альтернатива с помощью csvsql / csvformat от Основанного на питоне csvkit:
$ csvsql -d ' ' -HS --query '
SELECT strftime("%d-%m-%Y",date(a)) AS [Day], round(avg(b),1) AS [Avg] FROM file GROUP BY date(a)
' file | csvformat -T
/usr/lib/python3/dist-packages/agate/table/from_csv.py:88: RuntimeWarning: Column names not specified. "('a', 'b')" will be used as names.
Day Avg
01-01-2019 6.1
02-01-2019 5.1
03-01-2019 5.5
1
ответ дан steeldriver
29 December 2019 в 10:10
поделиться