机器学习是一种强大的计算能力，可以预测或预测传统算法难以处理的事情。机器学习之旅从收集和准备数据（大量数据）开始，然后基于这些数据构建数学模型。虽然可以使用多种工具来完成这些任务，但我喜欢使用 shell。
Shell 是使用定义的语言执行操作的接口。可以使用交互方式或脚本方式调用此语言。shell 的概念是在 1970 年代的 Unix 操作系统中引入的。一些最流行的 shell 包括 Bash、tcsh 和 Zsh。它们适用于包括 Linux、macOS 和 Windows 在内的所有操作系统，这使它们具有很高的可移植性。在本练习中，我将使用 Bash。
本文介绍了如何使用 shell 进行数据收集和数据准备。无论您是寻求高效工具的数据科学家，还是希望将您的技能用于机器学习的 shell 专家，我都希望您能在此处找到有价值的信息。
本文中的示例问题是创建一个机器学习模型来预测美国各州的气温。它使用 shell 命令和脚本来执行以下数据收集和数据准备步骤
- 下载数据
- 提取必要的字段
- 聚合数据
- 制作时间序列
- 创建训练、测试和验证数据集
您可能会问，当您可以使用 Python 等机器学习编程语言完成所有这些工作时，为什么要使用 shell 来完成呢？这是一个很好的问题。如果使用像 shell 这样简单、友好、丰富的技术执行数据处理，那么数据科学家将只专注于机器学习建模，而不是语言的细节。
先决条件
首先，您需要安装一个 shell 解释器。如果您使用 Linux 或 macOS，它将已经安装，并且您可能已经熟悉它。如果您使用 Windows，请尝试 MinGW 或 Cygwin。
有关更多信息，请参见
- Bash 教程 在 opensource.com 上
- Steve Parker (Bourne shell 的创建者) 编写的官方 shell 脚本教程
- Linux 文档项目的 Bash 初学者指南
- 如果您需要特定命令的帮助，请在 shell 中键入
<命令名> --help以获得帮助；例如：ls --help。
开始
现在您的 shell 已设置好，您可以开始为机器学习温度预测问题准备数据。
1. 下载数据
本教程的数据来自美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)。您将使用最近 10 个完整年份的数据来训练您的模型。数据源位于 https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/by_year/，数据为 .csv 格式，并经过 gzipped 压缩。
使用 shell 脚本下载并解压缩数据。使用您喜欢的文本编辑器创建一个名为 download.sh 的文件，然后粘贴以下代码。代码中的注释解释了命令的作用
#!/bin/sh
# This is called hashbang. It identifies the executor used to run this file.
# In this case, the script is executed by shell itself.
# If not specified, a program to execute the script must be specified.
# With hashbang: ./download.sh; Without hashbang: sh ./download.sh;
FROM_YEAR=2010
TO_YEAR=2019
year=$FROM_YEAR
# For all years one by one starting from FROM_YEAR=2010 upto TO_YEAR=2019
while [ $year -le $TO_YEAR ]
do
# show the year being downloaded now
echo $year
# Download
wget https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/by_year/${year}.csv.gz
# Unzip
gzip -d ${year}.csv.gz
# Move to next year by incrementing
year=$(($year+1))
done备注
- 如果您位于代理服务器之后，请查阅 Mark Grennan 的 操作指南，并使用
export http_proxy=http://username:password@proxyhost:port/ export https_proxy=https://username:password@proxyhost:port/ - 确保所有标准命令都已在您的 PATH 中（例如
/bin或/usr/bin）。如果不是，请 设置您的 PATH。 - Wget 是一个用于从命令行连接到 Web 服务器的实用程序。如果您的系统上未安装 Wget，请 下载它。
- 确保您已安装 gzip，这是一个用于压缩和解压缩的实用程序。
运行此脚本以下载、提取并使 10 年的数据以 CSV 形式可用
$ ./download.sh
2010
--2020-10-30 19:10:47-- https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/by_year/2010.csv.gz
Resolving www1.ncdc.noaa.gov (www1.ncdc.noaa.gov)... 205.167.25.171, 205.167.25.172, 205.167.25.178, ...
Connecting to www1.ncdc.noaa.gov (www1.ncdc.noaa.gov)|205.167.25.171|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 170466817 (163M) [application/gzip]
Saving to: '2010.csv.gz'
0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 69.4K 39m57s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 202K 26m49s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.08M 18m42s
...ls 命令列出文件夹的内容。使用 ls 20*.csv 列出所有名称以 20 开头并以 .csv 结尾的文件。
$ ls 20*.csv
2010.csv 2011.csv 2012.csv 2013.csv 2014.csv 2015.csv 2016.csv 2017.csv 2018.csv 2019.csv2. 提取平均温度
从美国地区的 CSV 文件中提取 TAVG（平均温度）数据
extract_tavg_us.sh
#!/bin/sh
# For each file with name that starts with "20" and ens with ".csv"
for csv_file in `ls 20*.csv`
do
# Message that says file name $csv_file is extracted to file TAVG_US_$csv_file
# Example: 2010.csv extracted to TAVG_US_2010.csv
echo "$csv_file -> TAVG_US_$csv_file"
# grep "TAVG" $csv_file: Extract lines in file with text "TAVG"
# |: pipe
# grep "^US": From those extract lines that begin with text "US"
# > TAVG_US_$csv_file: Save xtracted lines to file TAVG_US_$csv_file
grep "TAVG" $csv_file | grep "^US" > TAVG_US_$csv_file
done此脚本
$ ./extract_tavg_us.sh
2010.csv -> TAVG_US_2010.csv
...
2019.csv -> TAVG_US_2019.csv创建以下文件
$ ls TAVG_US*.csv
TAVG_US_2010.csv TAVG_US_2011.csv TAVG_US_2012.csv TAVG_US_2013.csv
TAVG_US_2014.csv TAVG_US_2015.csv TAVG_US_2016.csv TAVG_US_2017.csv
TAVG_US_2018.csv TAVG_US_2019.csv以下是 TAVG_US_2010.csv 的前几行
$ head TAVG_US_2010.csv
USR0000AALC,20100101,TAVG,-220,,,U,
USR0000AALP,20100101,TAVG,-9,,,U,
USR0000ABAN,20100101,TAVG,12,,,U,
USR0000ABCA,20100101,TAVG,16,,,U,
USR0000ABCK,20100101,TAVG,-309,,,U,
USR0000ABER,20100101,TAVG,-81,,,U,
USR0000ABEV,20100101,TAVG,-360,,,U,
USR0000ABEN,20100101,TAVG,-224,,,U,
USR0000ABNS,20100101,TAVG,89,,,U,
USR0000ABLA,20100101,TAVG,59,,,U,head 命令是一个实用程序，用于显示文件的前几行（默认情况下，10 行）。
数据包含的信息超出您的需要。通过消除第 3 列（因为所有数据都是平均温度）和第 5 列及之后的列来限制列数。换句话说，保留第 1 列（气候站）、第 2 列（日期）和第 4 列（记录的温度）。
key_columns.sh
#!/bin/sh
# For each file with name that starts with "TAVG_US_" and ens with ".csv"
for csv_file in `ls TAVG_US_*.csv`
do
echo "Exractiing columns $csv_file"
# cat $csv_file: 'cat' is to con'cat'enate files - here used to show one year csv file
# |: pipe
# cut -d',' -f1,2,4: Cut columns 1,2,4 with , delimitor
# > $csv_file.cut: Save to temporary file
| > $csv_file.cut:
cat $csv_file | cut -d',' -f1,2,4 > $csv_file.cut
# mv $csv_file.cut $csv_file: Rename temporary file to original file
mv $csv_file.cut $csv_file
# File is processed and saved back into the same
# There are other ways to do this
# Using intermediate file is the most reliable method.
done运行脚本
$ ./key_columns.sh
Extracting columns TAVG_US_2010.csv
...
Extracting columns TAVG_US_2019.csvTAVG_US_2010.csv 的前几行（已删除不需要的数据）是
$ head TAVG_US_2010.csv
USR0000AALC,20100101,-220
USR0000AALP,20100101,-9
USR0000ABAN,20100101,12
USR0000ABCA,20100101,16
USR0000ABCK,20100101,-309
USR0000ABER,20100101,-81
USR0000ABEV,20100101,-360
USR0000ABEN,20100101,-224
USR0000ABNS,20100101,89
USR0000ABLA,20100101,59日期采用字符串形式 (YMD)。为了正确训练您的模型，您的算法需要识别逗号分隔的 Y,M,D 形式的日期字段（例如，20100101 变为 2010,01,01）。您可以使用 sed 实用程序转换它们。
date_format.sh
for csv_file in `ls TAVG_*.csv`
do
echo Date formatting $csv_file
# This inserts , after year
sed -i 's/,..../&,/' $csv_file
# This inserts , after month
sed -i 's/,....,../&,/' $csv_file
done运行脚本
$ ./date_format.sh
Date formatting TAVG_US_2010.csv
...
Date formatting TAVG_US_2019.csvTAVG_US_2010.csv 的前几行（采用逗号分隔的日期格式）是
$ head TAVG_US_2010.csv
USR0000AALC,2010,01,01,-220
USR0000AALP,2010,01,01,-9
USR0000ABAN,2010,01,01,12
USR0000ABCA,2010,01,01,16
USR0000ABCK,2010,01,01,-309
USR0000ABER,2010,01,01,-81
USR0000ABEV,2010,01,01,-360
USR0000ABEN,2010,01,01,-224
USR0000ABNS,2010,01,01,89
USR0000ABLA,2010,01,01,593. 聚合各州的平均温度数据
天气数据来自位于美国城市的气候站，但您想预测整个州的气温。要将气候站数据转换为州数据，首先将气候站映射到其州。
使用 wget 下载气候站列表
$ wget ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/ghcnd-stations.txt使用 grep 实用程序提取美国站点以查找美国列表。以下命令搜索以文本 "US." 开头的行。> 是一个 重定向，将输出写入文件，在本例中，写入名为 us_stations.txt 的文件
$ grep "^US" ghcnd-stations.txt > us_stations.txt此文件是为漂亮的打印而创建的，因此列分隔符不一致
$ head us_stations.txt
US009052008 43.7333 -96.6333 482.0 SD SIOUX FALLS (ENVIRON. CANADA)
US10RMHS145 40.5268 -105.1113 1569.1 CO RMHS 1.6 SSW
US10adam001 40.5680 -98.5069 598.0 NE JUNIATA 1.5 S
...使用 cat 打印文件，使用 tr 挤压重复项并输出到临时文件，并将临时文件重命名回原始文件，从而使它们保持一致，所有操作都在一行中完成
$ cat us_stations.txt | tr -s ' ' > us_stations.txt.tmp; cp us_stations.txt.tmp us_stations.txt;命令输出的前几行
$ head us_stations.txt
US009052008 43.7333 -96.6333 482.0 SD SIOUX FALLS (ENVIRON. CANADA)
US10RMHS145 40.5268 -105.1113 1569.1 CO RMHS 1.6 SSW
US10adam001 40.5680 -98.5069 598.0 NE JUNIATA 1.5 S
...这包含很多信息（GPS 坐标等），但您只需要站点代码和州。使用 cut
$ cut -d' ' -f1,5 us_stations.txt > us_stations.txt.tmp; mv us_stations.txt.tmp us_stations.txt;命令输出的前几行
$ head us_stations.txt
US009052008 SD
US10RMHS145 CO
US10adam001 NE
US10adam002 NE
...将其制作成 CSV 并使用 sed 将空格更改为逗号分隔符
$ sed -i s/' '/,/g us_stations.txt命令输出的前几行
$ head us_stations.txt
US009052008,SD
US10RMHS145,CO
US10adam001,NE
US10adam002,NE
...虽然您使用了多个命令来完成这些任务，但可以在一次运行中执行所有步骤。自己尝试一下。
现在，使用 AWK 将站点代码替换为其州位置，AWK 在功能上对于大型数据处理具有很高的性能。
station_to_state_data.sh
#!/bin/sh
for DATA_FILE in `ls TAVG_US_*.csv`
do
echo ${DATA_FILE}
awk -v FILE=$DATA_FILE -F, '
{
state_day_sum[$1 "," $2 "," $3 "," $4] = state_day_sum[$1 "," $2 "," $3 "," $4] + $5
state_day_num[$1 "," $2 "," $3 "," $4] = state_day_num[$1 "," $2 "," $3 "," $4] + 1
}
END {
for (state_day_key in state_day_sum) {
print state_day_key "," state_day_sum[state_day_key]/state_day_num[state_day_key]
}
}
' OFS=, $DATA_FILE > STATE_DAY_${DATA_FILE}.tmp
sort -k1 -k2 -k3 -k4 < STATE_DAY_${DATA_FILE}.tmp > STATE_DAY_$DATA_FILE
rm -f STATE_DAY_${DATA_FILE}.tmp
done以下是这些参数的含义
-F, |
字段分隔符为 , |
FNR |
每个文件中的行号 |
NR |
两个文件中行号的总和 |
FNR==NR |
仅在第一个文件 ${PATTERN_FILE} 中为 TRUE |
{ x[$1]=$2; next; } |
如果 FNR==NR 为 TRUE（仅适用于 $PATTERN_FILE 中的所有行） |
- x |
用于存储 station=state 映射的变量 |
- x[$1]=$2 |
将 station=state 的数据添加到映射 |
- $1 |
第一个文件中的第一列（站点代码） |
- $2 |
第一个文件中的第二列（州代码） |
- x |
所有站点的映射，例如，x[US009052008]=SD、x[US10RMHS145]=CO、...、x[USW00096409]=AK |
- next |
转到与 FNR==NR 匹配的下一行（本质上，这从 ${PATTERN_FILE} 创建所有站点状态的映射） |
{ $1=x[$1]; print $0 } |
如果 FNR==NR 为 FALSE（仅适用于 $DATA_FILE 中的所有行） |
- $1=x[$1] |
将第一个字段替换为 x[$1]；本质上，将站点代码替换为州代码 |
- print $0 |
打印所有列（包括替换的 $1） |
OFS=, |
输出字段分隔符为 , |
带有站点代码的 CSV
$ head TAVG_US_2010.csv
USR0000AALC,2010,01,01,-220
USR0000AALP,2010,01,01,-9
USR0000ABAN,2010,01,01,12
USR0000ABCA,2010,01,01,16
USR0000ABCK,2010,01,01,-309
USR0000ABER,2010,01,01,-81
USR0000ABEV,2010,01,01,-360
USR0000ABEN,2010,01,01,-224
USR0000ABNS,2010,01,01,89
USR0000ABLA,2010,01,01,59运行命令
$ ./station_to_state_data.sh
TAVG_US_2010.csv
...
TAVG_US_2019.csv站点现在已映射到州
$ head TAVG_US_2010.csv
AK,2010,01,01,-220
AZ,2010,01,01,-9
AL,2010,01,01,12
AK,2010,01,01,16
AK,2010,01,01,-309
AK,2010,01,01,-81
AK,2010,01,01,-360
AK,2010,01,01,-224
AZ,2010,01,01,59
AK,2010,01,01,-68每个州每天都有多个温度读数，因此您需要计算每天每个州的读数的平均值。使用 AWK 进行文本处理，使用 sort 确保最终结果以逻辑顺序排列，并使用 rm 在处理后删除临时文件。
station_to_state_data.sh
PATTERN_FILE=us_stations.txt
for DATA_FILE in `ls TAVG_US_*.csv`
do
echo ${DATA_FILE}
awk -F, \
'FNR==NR { x[$1]=$2; next; } { $1=x[$1]; print $0 }' \
OFS=, \
${PATTERN_FILE} ${DATA_FILE} > ${DATA_FILE}.tmp
mv ${DATA_FILE}.tmp ${DATA_FILE}
done以下是 AWK 参数的含义
FILE=$DATA_FILE |
CSV 文件被处理为 FILE |
-F, |
字段分隔符为 , |
state_day_sum[$1 "," $2 "," $3 "," $4] = $5 |
州（$1）在年（$2）、月（$3）、日（$4）的温度总和（$5） |
state_day_num[$1 "," $2 "," $3 "," $4] = $5 |
州（$1）在年（$2）、月（$3）、日（$4）的温度读数数量 |
END |
最后，在收集所有州、年、月、日的总和和读数数量之后，计算平均值 |
for (state_day_key in state_day_sum) |
对于每个州年-月-日 |
print state_day_key "," state_day_sum[state_day_key]/state_day_num[state_day_key] |
打印州、年、月、日、平均值 |
OFS=, |
输出字段分隔符为 , |
$DATA_FILE |
输入文件（一个接一个地以 TAVG_US_ 开头并以 .csv 结尾的所有文件） |
> STATE_DAY_${DATA_FILE}.tmp |
将结果保存到临时文件 |
运行脚本
$ ./TAVG_avg.sh
TAVG_US_2010.csv
TAVG_US_2011.csv
TAVG_US_2012.csv
TAVG_US_2013.csv
TAVG_US_2014.csv
TAVG_US_2015.csv
TAVG_US_2016.csv
TAVG_US_2017.csv
TAVG_US_2018.csv
TAVG_US_2019.csv创建这些文件
$ ls STATE_DAY_TAVG_US_20*.csv
STATE_DAY_TAVG_US_2010.csv STATE_DAY_TAVG_US_2015.csv
STATE_DAY_TAVG_US_2011.csv STATE_DAY_TAVG_US_2016.csv
STATE_DAY_TAVG_US_2012.csv STATE_DAY_TAVG_US_2017.csv
STATE_DAY_TAVG_US_2013.csv STATE_DAY_TAVG_US_2018.csv
STATE_DAY_TAVG_US_2014.csv STATE_DAY_TAVG_US_2019.csv查看所有州的某一年数据（less 是一个实用程序，可以一次查看一页输出）
$ less STATE_DAY_TAVG_US_2010.csv
AK,2010,01,01,-181.934
...
AK,2010,01,31,-101.068
AK,2010,02,01,-107.11
...
AK,2010,02,28,-138.834
...
WY,2010,01,01,-43.5625
...
WY,2010,12,31,-215.583将所有数据文件合并为一个
$ cat STATE_DAY_TAVG_US_20*.csv > TAVG_US_2010-2019.csv现在您有了一个文件，其中包含所有州、所有年份的数据
$ cat TAVG_US_2010-2019.csv
AK,2010,01,01,-181.934
...
WY,2018,12,31,-167.421
AK,2019,01,01,-32.3386
...
WY,2019,12,30,-131.028
WY,2019,12,31,-79.87044. 制作时间序列数据
像这样的问题很适合用时间序列模型来解决，例如长短期记忆网络（LSTM），它是一种循环神经网络（RNN）。输入数据被组织成时间切片；例如，将20天作为一个切片。
这是一个单独的时间切片（如STATE_DAY_TAVG_US_2010.csv）。
X (input – 20 weeks):
AK,2010,01,01,-181.934
AK,2010,01,02,-199.531
...
AK,2010,01,20,-157.273
y (21st week, prediction for these 20 weeks):
AK,2010,01,21,-165.31该时间切片表示为（温度值，其中前20周为X，第21周为y）。
AK, -181.934,-199.531, ... ,
-157.273,-165.3这些切片在时间上是连续的。 例如，2010年末延续到2011年。
AK,2010,12,22,-209.92
...
AK,2010,12,31,-79.8523
AK,2011,01,01,-59.5658
...
AK,2011,01,10,-100.623这将产生以下预测：
AK,2011,01,11,-106.851这个时间切片被认为是：
AK, -209.92, ... ,-79.8523,-59.5658, ... ,-100.623,-106.851等等，针对所有州、年份、月份和日期。 更多解释请参阅关于时间序列预测的教程。
编写一个脚本来创建时间切片。
timeslices.sh
#!/bin/sh
TIME_SLICE_PERIOD=20
file=TAVG_US_2010-2019.csv
# For each state in file
for state in `cut -d',' -f1 $file | sort | uniq`
do
# Get all temperature values for the state
state_tavgs=`grep $state $file | cut -d',' -f5`
# How many time slices will this result in?
# mber of temperatures recorded minus size of one timeslice
num_slices=`echo $state_tavgs | wc -w`
num_slices=$((${num_slices} - ${TIME_SLICE_PERIOD}))
# Initialize
slice_start=1; num_slice=0;
# For each timeslice
while [ $num_slice -lt $num_slices ]
do
# One timeslice is from slice_start to slice_end
slice_end=$(($slice_start + $TIME_SLICE_PERIOD - 1))
# X (1-20)
sliceX="$slice_start-$slice_end"
# y (21)
slicey=$(($slice_end + 1))
# Print state and timeslice temperature values (column 1-20 and 21)
echo $state `echo $state_tavgs | cut -d' ' -f$sliceX,$slicey`
# Increment
slice_start=$(($slice_start + 1)); num_slice=$(($num_slice + 1));
done
done运行脚本。 它使用空格作为列分隔符；使用 sed 将它们更改为逗号。
$ ./timeslices.sh > TIMESLICE_TAVG_US_2010-2019.csv; sed -i s/' '/,/g TIME_VARIANT_TAVG_US_2010-2019.csv以下是输出 .csv 文件的前几行和后几行。
$ head -3 TIME_VARIANT_TAVG_US_2009-2019.csv
AK,-271.271,-290.057,-300.324,-277.603,-270.36,-293.152,-292.829,-270.413,-256.674,-241.546,-217.757,-158.379,-102.585,-24.9517,-1.7973,15.9597,-5.78231,-33.932,-44.7655,-92.5694,-123.338
AK,-290.057,-300.324,-277.603,-270.36,-293.152,-292.829,-270.413,-256.674,-241.546,-217.757,-158.379,-102.585,-24.9517,-1.7973,15.9597,-5.78231,-33.932,-44.7655,-92.5694,-123.338,-130.829
AK,-300.324,-277.603,-270.36,-293.152,-292.829,-270.413,-256.674,-241.546,-217.757,-158.379,-102.585,-24.9517,-1.7973,15.9597,-5.78231,-33.932,-44.7655,-92.5694,-123.338,-130.829,-123.979
$ tail -3 TIME_VARIANT_TAVG_US_2009-2019.csv
WY,-76.9167,-66.2315,-45.1944,-27.75,-55.3426,-81.5556,-124.769,-137.556,-90.213,-54.1389,-55.9907,-30.9167,-9.59813,7.86916,-1.09259,-13.9722,-47.5648,-83.5234,-98.2963,-124.694,-142.898
WY,-66.2315,-45.1944,-27.75,-55.3426,-81.5556,-124.769,-137.556,-90.213,-54.1389,-55.9907,-30.9167,-9.59813,7.86916,-1.09259,-13.9722,-47.5648,-83.5234,-98.2963,-124.694,-142.898,-131.028
WY,-45.1944,-27.75,-55.3426,-81.5556,-124.769,-137.556,-90.213,-54.1389,-55.9907,-30.9167,-9.59813,7.86916,-1.09259,-13.9722,-47.5648,-83.5234,-98.2963,-124.694,-142.898,-131.028,-79.8704虽然这确实有效，但效率不高。 可以对其进行优化——你能尝试一下吗？ 在下面的评论中报告你是如何做的。
5. 创建训练、测试和验证数据集
将数据拆分为训练、测试和验证集。
data_sets.sh
#!/bin/sh
GEN=SEQ
# GEN=RAN
FILE=TIMESLICE_TAVG_US_2010-2019.csv
TRAIN_SET_PERCENT=70
TEST_SET_PERCENT=20
VAL_SET_PERCENT=$(( 100 - $TRAIN_SET_PERCENT - $TEST_SET_PERCENT ))
TRAIN_DATA=TRAIN_$FILE
TEST_DATA=TEST_$FILE
VAL_DATA=VAL_$FILE
> $TRAIN_DATA
> $TEST_DATA
> $VAL_DATA
for state in `cut -d',' -f1 $FILE | sort | uniq`
do
NUM_STATE_DATA=`grep "$state" $FILE | wc -l`
echo "$state: $NUM_STATE_DATA"
TRAIN_NUM_DATA=$(( $NUM_STATE_DATA * $TRAIN_SET_PERCENT / 100 ))
TEST_NUM_DATA=$(( $NUM_STATE_DATA * $TEST_SET_PERCENT / 100 ))
VAL_NUM_DATA=$(( $NUM_STATE_DATA - $TRAIN_NUM_DATA - $TEST_NUM_DATA ))
if [ $GEN == "SEQ" ]
then
echo "Sequential"
STATE_DATA=`grep $state $FILE`
elif [ $GEN == "RAN" ]
then
echo "Randomized"
STATE_DATA=`grep $state $FILE | shuf`
else
echo "Unknown data gen type: " $GEN
exit 1
fi
# Train set
per=$TRAIN_SET_PERCENT
num=$TRAIN_NUM_DATA; from=1; to=$(($from + $num - 1));
echo Train set: $per% $num from=$from to=$to
echo "$STATE_DATA" | head -$to >> $TRAIN_DATA
# Test set
per=$TEST_SET_PERCENT
num=$TEST_NUM_DATA; from=$(($to + 1)); to=$(($from + $num - 1));
echo Test set: $per% $num from=$from to=$to
echo "$STATE_DATA" | head -$to | tail -$num >> $TEST_DATA
# Validate set
per=$VAL_SET_PERCENT
num=$VAL_NUM_DATA; from=$(($to + 1)); to=$NUM_STATE_DATA;
echo Validate set: $per% $num from=$from to=$to
echo "$STATE_DATA" | tail -$num >> $VAL_DATA
echo
done这将生成数据集，可以通过在脚本中设置GEN=SEQ或GEN=RAN来顺序或随机化这些数据集，并且可以使用shuf来打乱数据。
运行脚本
$ ./data_sets.sh
AK: 3652
Sequential
Train set: 70% 2556 from=1 to=2556
Test set: 20% 730 from=2557 to=3286
Validate set: 10% 366 from=3287 to=3652
...
WY: 3352
Sequential
Train set: 70% 2346 from=1 to=2346
Test set: 20% 670 from=2347 to=3016
Validate set: 10% 336 from=3017 to=3352要创建这些数据文件。
$ ls *_TIMESLICE_TAVG_US_2010-2019.csv
TEST_TIMESLICE_TAVG_US_2010-2019.csv VAL_TIMESLICE_TAVG_US_2010-2019.csv
TRAIN_TIMESLICE_TAVG_US_2010-2019.csv使用 shell 进行数据处理
当您需要为下一个机器学习项目处理大量数据时，请考虑 shell 命令和脚本。 它们经过验证，可以随时使用，并且有友好的社区来指导和帮助您。
本文介绍了用于数据处理的 shell，脚本展示了各种可能性。 还有更多可能。 您想继续深入研究吗？ 在下面的评论中告诉我们。
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