awk的一个奇怪错误,谁给看看

iwhp 2020-11-28 08:20:50
netstat -i |awk 'NF>1{print $1,$NF,$(NF-1),$(NF-2),$(NF-3),$(NF-4)}'
awk: (FILENAME=- FNR=1) fatal: attempt to access field -1

加了 NF-4 就报错,NF-3都是可以的

netstat -i
Iface MTU Met RX-OK RX-ERR RX-DRP RX-OVR TX-OK TX-ERR TX-DRP TX-OVR Flg
docker0 1500 0 7 0 0 0 6 0 0 0 BMRU
eth4 1500 0 4318509903 0 0 0 5362062571 0 0 0 BMRU
lo 65536 0 50962963 0 0 0 50962963 0 0 0 LRU
tunl0 1480 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ORU
veth7098e87 1500 0 7 0 0 0 9 0 0 0 BMRU
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iwhp 2020-12-10
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感谢,明白了
iwhp 2020-12-10
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引用 1 楼 rayw0ng 的回复:
netstat -i |awk 'NR>1{print $1,$NF,$(NF-1),$(NF-2),$(NF-3),$(NF-4)}'
你的这个也明白了,开始没看见你这个,不好意思。
IForFree 2020-11-30
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注意netstat -i 输出的第一行只有3列,所以NF-4会报错
rayw0ng 2020-11-30
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netstat -i |awk 'NR>1{print $1,$NF,$(NF-1),$(NF-2),$(NF-3),$(NF-4)}'
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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