Data science is OSEMN (pronounced as awesome). That is, it involves Obtaining, Scrubbing, Exploring, Modelling, and iNterpreting data. As a data scientist, I spend quite a bit of time on the command-line, especially when there’s data to be obtained, scrubbed, or explored. And I’m not alone in this. Recently, Greg Reda discussed how the classics (e.g., head, cut, grep, sed, and awk) can be used for
JSON の内容を sed や awk のようにフィルタ・加工するためのプログラムに jq がある。 JSON 形式で提供されている WebAPI の出力や、ログの内容を扱うのにとても便利。 その強力さの一端を紹介したい。 インストールは Mac OS X であれば Homebrew から。公式サイトからバイナリをダウンロードすることもできる。 $ cat << EOS > jsonfile {"name": "Foo", "sex": "Male", "age": 15, "emails": []} {"name": "Bar", "sex": "Male", "age": 20, "emails": ["[email protected]"]} {"name": "Baz", "sex": "Female", "emails": ["fuga@example.net", "piyo@exa
Analyze your JSON string as you type with an online Javascript parser, featuring tree view and syntax highlighting. Processing is done locally: no data send to server.
rjson: JSON for R Converts R object into JSON objects and vice-versa.
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