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问题： linux文本处理，两行时间相减
描述:原始日志为：
[t=123]xyzzda, x=abc
[t=126]sdjljs, x=abc
[t=140]sdsws, x=abc
[t=239]dsjdjs, x=wvu
[t=248]sdsdess, x=wvu
所有x值有单独文件x.log:
abc
wvu
xxx
最终想的到相同x值的后面一样减去前面一行的t值。即：
abc:
sdjljs t=3
sdsws t=14
wvu:
sdsdess t=9
想问一下，awk或者python脚本有没有合适的处理方式？
解决方案1:import re
s = re.compile('\[t=(\d+)\](.+), x=(.+)').findall(log)
s.sort(key=lambda i: (i[2], i[0]))
res = [(s[i+1][2], s[i+1][1], int(s[i+1][0])-int(s[i][0]))
for i in range(len(s)-1) if s[i+1][2] == s[i][2]]
out = '\n'.join(['{}:{} t={}'.format(*i) for i in res])
print(out)
结果如下
abc:sdjljs t=3
abc:sdsws t=14
wvu:sdsdess t=9
解决方案2:import pandas as pd
import re
log = """
[t=123]xyzzda, x=abc
[t=126]sdjljs, x=abc
[t=140]sdsws, x=abc
[t=239]dsjdjs, x=wvu
[t=248]sdsdess, x=wvu
"""
log = log.strip("\n")
data = re.findall('\[t=(\d+)\](.+), x=(.+)', log)
df = pd.DataFrame(data, columns=["a", "b", "c"])
shift_values = df["a"].groupby(df["c"]).shift(1)
df["d"] = shift_values
df = df.dropna()
df["e"] = df["a"].astype(int) - df["d"].astype(int)
print df
结果
a b c d e
1 126 sdjljs abc 123 3
2 140 sdsws abc 126 14
4 248 sdsdess wvu 239 9
解决方案3:大概像这样:
