RBQL - Rainbow Query Language
RBQL is a technology that provides SQL-like language for data-transformation and data-analysis queries for structured data (e.g. CSV files, log files, Python lists, JS arrays). RBQL evaluates input query using one of the available general-purpose "backend" languages (currently Python or JavaScript). RBQL allows to use non-SQL expressions inside SQL statements, e.g for JavaScript backend: select a1
Vimメモ : Rainbow CSVでCSVデータのカラムを色分け表示 - もた日記
Rainbow CSV インストール 使い方 ハイライト RBQL(RainBow Query Language) Rainbow CSV github.com Rainbow CSVというCSVやTSVデータのカラムを色分け表示してくれるVimプラグインがあったので試してみる。 インストール 他のプラグインと同じようにインストールすればよい。例えばvim-plugの場合はvimrcに下記行を追加して:PlugInstall。 Plug 'mechatroner/rainbow_csv' 使い方 Rainbow CSVにはカラムをハイライトする機能とRBQL(RainBow Query Language)と呼ばれるSQLライクなクエリ言語を提供する機能がある。 ハイライト 下記リンクにテスト用のcsv, tsvファイルがあるのでこれを使ってみる。 https://github.com/me
軽量JSONパーサー『jq』のドキュメント：『jq Manual』をざっくり日本語訳してみました | DevelopersIO
jq Manual jqで簡単JSON加工 ｜ Developers.IO jqコマンドが実は高性能すぎてビビッた話 - beatsync.net JSONを超絶に読みやすくする jq コマンド - WebAPIバリバリ使うor開発する人必須 CLIでJSONの整形をする - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記 JSON形式の情報を様々な条件や書式として成形、フィルタリングツール『jq』。上記関連エントリで私もこのツールの存在を知る事になったのですが、ツールの簡易さ・便利さに感動しながら私もちょくちょく利用させてもらっています。 そこでこのエントリでは、jq公式ページに展開されている利用ガイド・リファレンス的な位置付けの『jq Manual』を写経がてらざっくり日本語訳してみました。ざっくり訳なのでこの部分の訳おかしい・間違ってる等ありましたら御指摘頂けると幸いです。例示されているサンプルコードも
jqコマンドでJSONをCSVに変換する - 唯物是真 @Scaled_Wurm
jq 前に以下のニコニコ動画のデータセットの記事でも使いましたが、jqコマンドはJSONを変形したり一部を抽出したりするのにとても便利なコマンドです ニコニコ動画のデータセットが公開されたらしい - 唯物是真 @Scaled_Wurm マニュアルを見ると、条件に応じた処理とか最大値を求めるとか意外と複雑な機能も使うことができます jq Manual 軽量JSONパーサー『jq』のドキュメント：『jq Manual』をざっくり日本語訳してみました ｜ Developers.IO また以下のサイトでオンライン上で試せます jq play JSONをCSVに変換 JSONをCSVに直したい時があって使い方を調べたのでメモしておきます 単純な例 まずは単純に以下のようなJSONをCSVに変換します {"key1": 1, "key2": 2} 方法1 - 文字列展開 文字列中の\()の中身は展開さ
Ruby で csv to json（HAProxy の CSV で提供される statistics な情報を JSON で取得したいな） | iret.media
ども。cloudpack の かっぱ (@inokara) です。 追記（Sinatra と haproxy-ruby を使えば瞬殺だった） haproxy-ruby sudo gem install haproxy --no-ri --no-rdoc -V Sinatra アプリ require 'sinatra' require 'sinatra/reloader' require 'haproxy' require 'json' haproxy = HAProxy.read_stats '/var/run/haproxy.sock' info = haproxy.info statistics = haproxy.stats get '/info' do info.to_json end get '/stats' do statistics.to_json end 上記で Sinat
それでも独自のCSVを書くつもりですか？ | POSTD
一部誤訳の指摘があったため、修正しました！ご迷惑おかけして申し訳ございません！ あなたは自分でCSVを書いてみたいですか？ フィールドはコンマで区切り、行は改行で分けます。簡単ですよね。数行書けば勝手が分かるというものです。 でも、ちょっと待ってください。 フィールド内にコンマがある場合は？ ダブルクォート（”）で、該当のフィールドを囲みましょう。簡単ですね。 では、ダブルクォートで囲めるフィールドに例外はあるのでしょうか？ フィールド内にダブルクォートがある場合は？ フィールド内の各ダブルクォートに対して、ダブルクォートを二重化して適用しましょう。そうすれば元のダブルクォートをエスケープすることができます。 なお、二重化したダブルクォートと空フィールドを囲んでいるダブルクォート（ ...,"",... ）を勘違いしないように気を付けてください。 フィールド内に改行がある場合は？ その場合
CSVデータをデータベース化するツール「CtoD」の紹介
前の記事ではCtoDを使ってCSVデータからHeroku上にWebアプリを構築する手順を説明しました。 Excelデータを最速でWebアプリ(Heroku)にする１０９のステップ ここではCtoDの詳細を説明します。対象バージョンは0.0.3です。 ctoD | RubyGems.org | your community gem host melborne/ctoD 使い方 gem install ctoDでインストールすると、ctoDターミナルコマンドが使えるようになります。サブコマンドを渡さなければそのヘルプが表示されます。 % ctoD Commands: ctoD create_table CSV DATABASE # Create a database table for CSV ctoD export CSV DATABASE # Export CSV data to DATA
Ruby標準添付ライブラリcsvのCSV.tableメソッドが最強な件について
─ 問題１ ─ data.csvファイルには、５人のプレイヤー（Alice, Bob, Jimmy, Kent, Ross）が二種類のゲーム（gameA, gameB）をプレイした結果が次のような形で格納されている。各ゲームの平均点を求めよ。 data.csv player,gameA,gameB Alice,84.0,79.5 Bob,20.0,56.5 Jimmy,80.0,31.0 Kent,90.5,15.5 Ross,68.0,33.0 data = File.read('data.csv') headers, *scores = data.lines.map { |line| line.chomp.split(',') } scores # => [["Alice", "84.0", "79.5"], ["Bob", "20.0", "56.5"], ["Jimmy", "80
Class: CSV (Ruby 1.9.3)
This class provides a complete interface to CSV files and data. It offers tools to enable you to read and write to and from Strings or IO objects, as needed. Reading¶ ↑ From a File¶ ↑ A Line at a Time¶ ↑ CSV.foreach("path/to/file.csv") do |row| # use row here... end All at Once¶ ↑ arr_of_arrs = CSV.read("path/to/file.csv") From a String¶ ↑ A Line at a Time¶ ↑ CSV.parse("CSV,data,String") do |row|
Martin Liu | Cyber World
下载： u-boot.bin u-boot-1.1.6-mini2440.tar.gz 同学买了一块FriendlyARM（友善之臂）做的mini2440的板子，板上有友善之臂自己扩展的SuperVIVI，很简便易用的一个bootloader，特别是菜单功能做的很贴心。然而美中不足的是，SuperVIVI需要通过USB来更新NAND上的内容，这个USB驱动却又只支持Windows 2000（Windows XP勉强能用），但我的同学现在只有MacOS X和Vista机器了，用起来很是不便。 友善之臂提供了一个u-boot，心想刷到NAND上就好了，用不了几分钟。于是我考虑给他的mini2440换上网络功能强大的u-boot。显然后面的进展远没有这么顺利，不然就不会特别来记述一番了。 刷上自带的u-boot后，发现MTD的分区很怪异，kernel区是从0开始的。心想，不至于有这么怪异的错误留
SQLiteでCSVのインポート／エクスポートしたい件 – taichino.com
データベースを使っていると、よくcsvファイルと相互に変換したくなります。MySQLやPostgreSQLでは標準でcsvのインポート/エクスポートができるので、SQLiteでも出来るだろうという事で調べてみました。 結論から言うとSQLiteで使えるCSVのインポート/エクスポートは制約が強くて使い辛いです。というのも、カラムの文字列内にセパレータ(標準ではカンマ)が含まれている場合は、クォートされていても、セパレータとして認識されてしまい、正常なcsvとして扱われないからです。(例えば”Hi, Nice to meet you.”は２カラムとして扱われます。) ちなみにSQLite標準のインポート／エクスポートは以下のように行います。 # 標準で以下のようにインポート／エクスポートできるが、セパレータが上手くパースされない .mode csv table_name # エクスポート S
福島原発のγ線量測定データをggplot2で可視化してみた - ぬいぐるみライフ？
東京電力が福島原発周辺におけるγ線量などの測定データをPDFで随時公開しているが，これを奥村先生がCSV形式に加工して配布なさっている． http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/data/ このデータをRのggplot2ライブラリで可視化してみた． CSVデータの特徴 各CSVファイルは以下のような形式になっている． $ head fukushima1.csv 【別紙】福島第一原子力発電所モニタリングカーによる計測状況,,,,,,,,, 計測日,計測時間,計測場所,γ線,中性子線,風向,風速(m/s),,, 3月11日,午後5時30分,体育館付近,49nGy/h,-,-,-,,, ,午後5時40分,正門付近,56nGy/h,-,-,-,,, ,午後5時50分,管理棟,64nGy/h,-,-,-,,, ,午後6時45分,MP-6,56nGy/h,-,
SQL*Plusを使用してCSVファイルを作成する方法
Oracleには、CSVファイルを読み込むSQL*Loaderというユーティリティは存在するが、 その逆のCSVファイルを書き出すユーティリティは存在しない。 SQL*Plusを使用してCSVファイルを作成する例を以下に示す。 OracleのScottユーザのemp表を例にする。 emp表は以下のように定義されている。 SQL> desc emp 名前 NULL? タイプ ------------------------------- -------- ---- EMPNO NOT NULL NUMBER(4) ENAME VARCHAR2(10 JOB VARCHAR2(9) MGR NUMBER(4) HIREDATE DATE SAL NUMBER(7,2) COMM NUMBER(7,2) DEPTNO NUMBER(2) CSVファイルを作成する為に以下を実行する。 SQL> s
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CSV を文字コード変換しつつロード - Qiita
CRLF と LF が混ざった CSV ファイルを FasterCSV でパースすると FasterCSV::MalformedCSVError が発生する - milk1000cc
GitHub - farend/redmine_importer: Martin Liu's Redmine CSV Import Plugin