介紹如在 Linux 命令列中使用 csvkit 工具查看、搜尋與整理逗點分隔（csv）檔案內容。
csvkit 是專門用來處理逗點分隔（csv）檔案的命令列工具組，裡面包含了各種指令工具，可讓我們在終端機之中檢視以及處理逗點分隔檔。
若在 Ubuntu Linux 中，可以使用 apt 來安裝：
# 安裝 csvkit 套件
sudo apt install csvkit
或是透過 Python 的套件管理程式 pip 來安裝亦可：
# 安裝 csvkit 套件
sudo pip install csvkit
首先下載示範用的 Excel 資料檔案：
# 下載範例資料 Excel 檔案 curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/wireservice/csvkit/master/examples/realdata/ne_1033_data.xlsx
in2csv 指令可將各種檔案轉換為 csv 檔案，支援的檔案格式有 csv、dbf、fixed、geojson、json、ndjson、xls、xlsx，執行時它會自動判斷檔案格式，只要指定輸入檔案名稱即可。例如將 Excel 檔案轉換為 csv 檔案：
# 將 Excel 檔轉為 CSV 檔 in2csv ne_1033_data.xlsx > data.csv
在 Linux 的指令環境下，要查看文字檔案的內容通常都會使用 cat、head、tail 這類的指令，但是 csv 檔案內容是表格，如果欄位沒有對齊，是很難查看內容的。
csvkit 所提供的 csvlook 指令可以將 csv 檔案的內容以簡單的文字表格輸出，讓使用者很輕鬆就可以查看 csv 檔案內的表格資料：
# 查看 CSV 檔案內容
csvlook data.csv
| state | county | fips | nsn | item_name | quantity | ui | acquisition_cost | total_cost | ship_date | federal_supply_category | federal_supply_category_name | federal_supply_class | federal_supply_class_name | | ----- | ---------- | ------ | ---------------- | -------------------------------------------------------------- | -------- | ------- | ---------------- | ---------- | ---------- | ----------------------- | ----------------------------------- | -------------------- | --------------------------------------------------------------- | | NE | ADAMS | 31,001 | 1005-00-589-1271 | RIFLE,7.62 MILLIMETER | 1 | Each | 138.00 | 138.00 | 2008-07-11 | 10 | WEAPONS | 1,005 | Guns, through 30 mm | | NE | ADAMS | 31,001 | 1005-00-589-1271 | RIFLE,7.62 MILLIMETER | 1 | Each | 138.00 | 138.00 | 2008-07-11 | 10 | WEAPONS | 1,005 | Guns, through 30 mm | [略]
如果表格比較寬，可搭配 less 指令，避免折行造成的閱讀困難：
# 搭配 less 查看 CSV 表格 csvlook data.csv | less -S
如果我們只需要使用到表格中部份欄位的資料，可以使用 csvcut 切出需要的欄位，產生一張比較小的 csv 表格。
在進行格欄位的切割與萃取前，先執行 csvcut 加上 -n 參數查看一下表格內所有欄位的編號與名稱：
# 查看 CSV 檔案表格欄位 csvcut -n data.csv
1: state 2: county 3: fips 4: nsn 5: item_name 6: quantity 7: ui 8: acquisition_cost 9: total_cost 10: ship_date 11: federal_supply_category 12: federal_supply_category_name 13: federal_supply_class 14: federal_supply_class_name
接著就可以使用 -c 參數來指定欄位編號，將指定的欄位切出來，建立一張新的 csv 表格：
# 切出指定欄位的資料 csvcut -c 2,3,7 data.csv
county,fips,ui ADAMS,31001.0,Each ADAMS,31001.0,Each [略]
我們也可以直接以欄位名稱來指定要切出來的欄位：
# 以名稱指定欄位 csvcut -c county,fips,ui data.csv
county,fips,ui ADAMS,31001.0,Each ADAMS,31001.0,Each [略]
產生出來的 csv 表格可以直接導向至 csvlook 查看資料：
# 搭配 csvlook 查看資料 csvcut -c county,fips,ui data.csv | csvlook
| county | fips | ui | | ---------- | ------ | ------- | | ADAMS | 31,001 | Each | | ADAMS | 31,001 | Each | [略]
如果資料列很多，也可以搭配 head 指令，讓它只顯示前幾行：
# 搭配 head 顯示前 5 行 csvcut -c county,fips,ui data.csv | csvlook | head -n 5
| county | fips | ui | | ---------- | ------ | ------- | | ADAMS | 31,001 | Each | | ADAMS | 31,001 | Each | | ADAMS | 31,001 | Each |
若要去除表格中重複的資料列，可以搭配 Linux 標準的 sort 與 uniq 指令：
# 去除重複資料 csvcut -c county,fips,ui data.csv | sort | uniq | csvlook
| ADAMS | 31001.0 | Each | | ---------- | ------- | ------- | | BUFFALO | 31019.0 | Each | | BURT | 31021.0 | EA | [略]
csvstat 指令可以仿照 R 語言的 summary() 函數，計算表格中各欄位資料的基本統計量：
# 計算 CSV 表格資料基本統計量 csvcut -c county,acquisition_cost,ship_date data.csv | csvstat
1. "county" Type of data: Text Contains null values: False Unique values: 35 Longest value: 10 characters Most common values: DOUGLAS (760x) DAKOTA (42x) CASS (37x) HALL (23x) LANCASTER (18x) 2. "acquisition_cost" Type of data: Number Contains null values: False Unique values: 75 Smallest value: 0 Largest value: 412000 Sum: 5430787.55 Mean: 5242.072925 Median: 6000 StDev: 13368.078368 Most common values: 6800 (304x) 10747 (195x) 6000 (105x) 499 (98x) 0 (81x) 3. "ship_date" Type of data: Date Contains null values: False Unique values: 84 Smallest value: 2006-03-07 Largest value: 2014-01-30 Most common values: 2013-04-25 (495x) 2013-04-26 (160x) 2008-05-20 (28x) 2012-04-16 (26x) 2006-11-17 (20x) Row count: 1036
如果要以關鍵字搜尋表格內容，篩選出符合條件的資料列，可以使用 csvgrep 指令，並以 -c 參數指定要搜尋的欄位，-m 參數指定關鍵字。例如搜尋 county 欄位，尋找含有 LANCASTER 關鍵字的列：
# 篩選資料列 csvcut -c county,item_name,total_cost data.csv \ | csvgrep -c county -m LANCASTER \ | csvlook
| county | item_name | total_cost | | --------- | ------------------------------ | ---------- | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | LIGHT ARMORED VEHICLE | 0 | | LANCASTER | LIGHT ARMORED VEHICLE | 0 | | LANCASTER | LIGHT ARMORED VEHICLE | 0 | | LANCASTER | MINE RESISTANT VEHICLE | 412,000 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 |
csvgrep 也可以用 -r 參數以正規表示法（regular expression）來比對資料，例如搜尋 county 為 R 或 S 開頭的資料列：
# 以正規表示法篩選資料列 csvcut -c county,item_name,total_cost data.csv \ | csvgrep -c county -r ^[RS] \ | csvlook
| county | item_name | total_cost | | ---------- | --------------------- | ---------- | | RED WILLOW | RIFLE,7.62 MILLIMETER | 138 | | RED WILLOW | RIFLE,7.62 MILLIMETER | 138 | | RED WILLOW | RIFLE,7.62 MILLIMETER | 138 | | RED WILLOW | RIFLE,7.62 MILLIMETER | 138 | | SARPY | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | SARPY | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | SARPY | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | SARPY | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | SARPY | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | SARPY | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | SARPY | TRUCK,UTILITY | 47,069 | | SAUNDERS | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 499 |
csvsort 可以用來排序資料列，使用時要以 -c 參數指定排序依據的欄位，若要反向排序則可加上 -r 參數。例如根據 total_cost 反向排序資料列：
# 排序資料列 csvcut -c county,item_name,total_cost data.csv \ | csvgrep -c county -m LANCASTER \ | csvsort -c total_cost -r \ | csvlook
| county | item_name | total_cost | | --------- | ------------------------------ | ---------- | | LANCASTER | MINE RESISTANT VEHICLE | 412,000 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | IMAGE INTENSIFIER,NIGHT VISION | 6,800 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | RIFLE,5.56 MILLIMETER | 120 | | LANCASTER | LIGHT ARMORED VEHICLE | 0 | | LANCASTER | LIGHT ARMORED VEHICLE | 0 | | LANCASTER | LIGHT ARMORED VEHICLE | 0 |
csvjoin 可以合併兩張 csv 表格，其作用類似 SQL 的 JOIN。
假設我們現在有 data1.csv 與 data2.csv 兩個 csv 表格，其原始資料如下：
# 查看資料
csvlook data1.csv
| id | name | | -- | ----- | | 1 | Mary | | 2 | Joe | | 3 | Abbot | | 4 | Alan |
# 查看資料
csvlook data2.csv
| id | age | | -- | --- | | 3 | 56 | | 4 | 12 | | 5 | 32 | | 6 | 9 |
兩個表格中儲存了不同的資料，中間靠著 id 欄位來做對應，若要將兩張表格合併起來，就可以使用 csvjoin 指令，並以 -c 參數指定要依據哪一個欄位來作為資料對應的依據：
# 合併兩張 CSV 表格 csvjoin -c id data1.csv data2.csv | csvlook
| id | name | age | | -- | ----- | --- | | 3 | Abbot | 56 | | 4 | Alan | 12 |
在預設的情況下，csvjoin 會以 inner join 的方式合併（只留下同時存在於兩張表格內的資料），如果需要 left、right 或 outer 這些 join 方式，可以加上對應的參數：
# 合併兩張 CSV 表格（Left Outer Join） csvjoin --left -c id data1.csv data2.csv | csvlook
| id | name | age | | -- | ----- | --- | | 1 | Mary | | | 2 | Joe | | | 3 | Abbot | 56 | | 4 | Alan | 12 |
# 合併兩張 CSV 表格（Right Outer Join） csvjoin --right -c id data1.csv data2.csv | csvlook
| id | age | name | | -- | --- | ----- | | 3 | 56 | Abbot | | 4 | 12 | Alan | | 5 | 32 | | | 6 | 9 | |
# 合併兩張 CSV 表格（Right Full Join） csvjoin --outer -c id data1.csv data2.csv | csvlook
| id | name | id2 | age | | -- | ----- | --- | --- | | 1 | Mary | | | | 2 | Joe | | | | 3 | Abbot | 3 | 56 | | 4 | Alan | 4 | 12 | | | | 5 | 32 | | | | 6 | 9 |
假設我們有另外一張 data3.csv 表格，其欄位跟 data1.csv 相同，只是因為資料及過於龐大，將資料分成多個檔案儲存：
# 查看資料
csvlook data3.csv
| id | name | | -- | ----- | | 7 | Jack | | 8 | Harry | | 9 | Oscar |
如果想要將 data1.csv 與 data3.csv 上下合併，可以使用 csvstack 指令：
# 合併兩張 CSV 表格（上下合併）
csvstack data1.csv data3.csv | csvlook
| id | name | | -- | ----- | | 1 | Mary | | 2 | Joe | | 3 | Abbot | | 4 | Alan | | 7 | Jack | | 8 | Harry | | 9 | Oscar |
csvsql 指令可以自動根據 csv 表格產生各類 SQL 資料庫建立資料表的指令，-i 可以用來指定資料庫類型，常見的 sqlite、mysql、postgresql、mssql、oracle、firebird 都有支援：
# 從 CSV 表格產生 SQL 資料表 csvsql -i sqlite data1.csv
CREATE TABLE data1 (
id DECIMAL NOT NULL,
name VARCHAR(5) NOT NULL
);
csvsql 亦可直接連接資料庫，建立資料表之後，同時匯入 csv 的資料：
# 建立 SQLite 資料庫，並匯入資料 csvsql --db sqlite:///data1.db --insert data1.csv
若要從 SQL 查詢資料，並以 csv 格式輸出結果，可以使用 sql2csv 指令：
# 從資料庫查詢，以 CSV 格式輸出結果 sql2csv --db sqlite:///data1.db --query "SELECT * FROM data1;" | csvlook
| id | name | | -- | ----- | | 1 | Mary | | 2 | Joe | | 3 | Abbot | | 4 | Alan |
參考資料：StackOverflow