RockyLinux数据清洗实战指南（手把手教你高效处理与清洗数据）

一、什么是数据清洗？

数据清洗是指对原始数据进行去重、格式标准化、缺失值处理、异常值剔除等操作，以提升数据质量。在RockyLinux中，我们主要借助命令行工具如 awk、sed、grep、sort、uniq 等完成这些任务。

二、准备工作：安装必要工具

RockyLinux默认已预装大部分文本处理工具。若未安装，可通过以下命令安装：

sudo dnf install -y gawk sed grep coreutils  

三、常见数据清洗场景与命令示例

1. 去除空行

原始数据中常包含大量空行，可用 grep 过滤：

grep -v "^$" data.txt > cleaned_data.txt  

2. 删除重复行

先排序再去重是标准做法：

sort data.txt | uniq > unique_data.txt  

3. 替换不规范字符（如Windows换行符）

使用 sed 清理：

sed 's/\r$//' messy_file.csv > clean_file.csv  

4. 提取特定列（适用于CSV或制表符分隔文件）

用 awk 按列提取数据：

# 提取第1列和第3列（以逗号分隔）awk -F',' '{print $1 "," $3}' input.csv > output.csv  

5. 处理缺失值（例如将空字段替换为“N/A”）

awk -F',' 'BEGIN{OFS=","} {for(i=1;i<=NF;i++) if($i=="") $i="N/A"; print}' data.csv > filled_data.csv  

四、组合命令实现复杂清洗流程

实际工作中，往往需要多个命令串联。例如：读取日志文件 → 过滤错误信息 → 去重 → 保存结果：

grep "ERROR" /var/log/app.log \  | awk '{print $4}' \  | sort \  | uniq \  > error_summary.txt  

五、小贴士：保存清洗脚本便于复用

将常用清洗流程写成Shell脚本，例如 clean_data.sh：

#!/bin/bash# RockyLinux数据清洗脚本示例input="$1"output="cleaned_$(basename "$input")"grep -v "^$" "$input" \  | sed 's/\r$//' \  | sort \  | uniq \  > "$output"echo "清洗完成！输出文件：$output"  

赋予执行权限后即可重复使用：

chmod +x clean_data.sh./clean_data.sh raw_data.txt  

结语

通过本教程，你已经掌握了在RockyLinux环境下进行基础到中级数据清洗的核心技能。无论是处理日志、CSV还是其他文本数据，结合 grep、awk、sed 等工具，都能高效完成任务。坚持练习，你将能构建自动化、可复用的Linux数据处理流程，大幅提升工作效率！

如果你觉得这篇RockyLinux教程对你有帮助，欢迎收藏并在实践中不断优化你的清洗脚本！