Unix 使用Awk从分隔文件中提取特定列

抱歉，如果这太基本了。我有一个csv文件，其中列有一个标题行（v1、v2等）。我知道要提取第1列和第2列，我必须做：

awk-F“，“{print$1”，“$2}”infle.csv>outfile.csv

。但是如果我必须提取，比如说，第1列到第10列，第20列到第25列，第30列和第33列，该怎么办？作为附录，是否有任何方法可以直接使用标题名而不是列号进行提取？

我不知道是否可以在awk中进行范围提取。可以执行for循环，但必须添加处理来过滤掉不需要的列。这样做可能更容易：

awk -F, '{OFS=",";print $1,$2,$3,$4,$5,$6,$7,$8,$9,$10,$20,$21,$22,$23,$24,$25,$30,$33}' infile.csv > outfile.csv

<>其他要考虑的事情——而且这个更快更简洁：

cut -d "," -f1-10,20-25,30-33 infile.csv > outfile.csv

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至于问题的第二部分，我可能会用perl编写一个脚本，知道如何处理标题行，解析stdin或文件中的列名，然后进行过滤。这可能是一个工具，我想为其他事情。我不确定是否使用一行程序，尽管我确信这是可以做到的。

其他语言对于字段编号的范围有捷径，但不是awk，您将不得不编写代码，因为您担心；-）

awk中没有将字段名用作列说明符的直接函数

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我希望这会有所帮助。

您可以使用for循环来处理带有$I的字段：

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ls-l | awk'{for（i=3；i其他人已经回答了您先前的问题。为此：

作为附录，是否有任何方法可以直接使用标题名而不是列号进行提取

我还没有尝试过，但是您可以将每个头的索引存储在一个散列中，然后使用该散列获取其索引

for(i=0;i<$NF;i++){
    hash[$i] = i;
}

正如@Tom所提到的，cut和awk方法实际上不适用于带引号的字符串的CSV。另一种方法是python模块，它提供命令行工具csvfilter。它与cut类似，但可以正确处理CSV列引号：

csvfilter -f 1,3,5 in.csv > out.csv

如果您有python（您应该这样做），您可以像这样简单地安装它：

pip install csvfilter

请注意，csvfilter中的列索引从0开始（与awk不同，awk从$1开始）。有关详细信息，请访问是一组unix命令行工具，用于处理具有标题行的csv文件。下面是一个按名称从文件中提取列的示例
test.csv:

name,sex,house_nr,height,shoe_size
arthur,m,42,181,11.5
berta,f,101,163,8.5
chris,m,1333,175,10
don,m,77,185,12.5
elisa,f,204,166,7

然后
tblmap-k name，height test.csv

name,height
arthur,181
berta,163
chris,175
don,185
elisa,166

如果Perl是一个选项：

perl-F，-lane'print join'，“，@F[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,19,20,21,22,23,24,29,32]”

-a
自动将行拆分为
@F
字段数组。索引从0开始（而不是像awk中的1）

-F，
字段分隔符为

如果您的CSV文件中包含引号内的逗号，则完全成熟的CSV解析器（如Perl的
Text:：CSV_XS
）是专门为处理这种奇怪情况而构建的

perl-MText:：CSV_XS-lne'BEGIN{$CSV=Text:：CSV_XS->new（）}if（$CSV->parse（$)））{@f=$CSV->fields（）；print（join“，”，@f[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,19,20,21,22,23,24,29,32]）

我在这里的回答中提供了更多的解释：
没有使用awk，但我能够做到这一点的最简单方法就是使用。我还有其他使用csvtool的用例，如果引号或分隔符出现在列数据本身中，它可以适当地处理它们

csvtool format '%(2)\n' input.csv
csvtool format '%(2),%(3),%(4)\n' input.csv

将2替换为列号将有效地提取您要查找的列数据。
非常感谢。我想剪切是我所需要的。这可能不适用于标题？我只是想建议
Cut
，但克里夫先到了这里。请注意，在带有引号字符串的CSV文件的一般情况下，您可以使用非字符串-在数据字段中分隔逗号，这将导致cut&awk解决方案失败。确实如此。感谢您的确认：-(
name,sex,house_nr,height,shoe_size
arthur,m,42,181,11.5
berta,f,101,163,8.5
chris,m,1333,175,10
don,m,77,185,12.5
elisa,f,204,166,7

name,height
arthur,181
berta,163
chris,175
don,185
elisa,166

csvtool format '%(2)\n' input.csv
csvtool format '%(2),%(3),%(4)\n' input.csv