用于转换大型数据集的命令行工具
expressionable-cli的Python项目详细描述
#expressionable cli是[expressionable]python模块（https://github.com/srp33/expressionable）的官方命令行界面。
从命令行可以很容易地利用expressionable的特性，例如：
*将表格数据集从一种格式转换为其他。
*查询大数据集以筛选出有用的数据。
*选择要包含在结果数据集中的其他列/功能。
*gzip结果数据集的选项，以及读取gzip文件的能力。
*将多个不同类型的数据文件合并到一个si中ngle文件。
r/>$expressionable--help
用法：expressionable[-h][-i文件类型][-o文件类型][-t][-f"筛选器"]
[-c列][-a][-g][-s设置索引]
输入文件输出文件
导入、筛选数据并将其转换为您选择的格式！
位置参数：
要导入、筛选和/或转换的输入文件数据文件
输出结果的输出文件路径
可选参数：
-h，--帮助显示此帮助消息并退出
-i文件类型，--输入_文件类型文件类型要导入的文件类型。如果未指定，文件类型将由给定的文件扩展名决定。
可用的选项有：csv、tsv、json、excel、hdf5、
parquet、msgpack、stata、pickle、sqlite、arff、gct、
kallisto，geo，salmon
-o文件类型，--输出文件类型文件类型
结果导出到的文件类型。如果未指定
，则文件类型将由给定的文件扩展名决定。可用选项有：csv、tsv、
json、excel、hdf5、parquet、msgpack、stata、pickle、
sqlite、arff、gct、rmarkdown、jupyternotebook
-t、-转置转置索引和输出文件中的列
-f"filter"、--filter"filter"
使用python逻辑语法过滤数据。您的过滤器必须用引号括起来。例如，-f
"columnname1>；12.5和（columnname2=='x'或
columnname2=='y'）"
-c列，--columns columns
要包含在
输出文件中的其他列名列表。列名必须用逗号
分隔，并且不能有空格。例如：-c
columnname1、columnname2、columnname3
-a，--all_columns包括输出文件中的所有列。重写
"-column s"标志
-g，--gzip gzip输出文件
-s set_index，--set_index set_index
将给定列设置为索引列，
（如果适用）。
```
在使用"expressionable"命令时，只有两个参数是必需的：要读取的文件的路径，
和要生成的文件的路径。例如，如果您有一个名为"input_file.xlsx"的excel文件，并且您
只想将其转换为名为"output_file.tsv"的tsv文件，则您可以在终端中输入
`expressionable input_file.xlsx output_file.tsv`来执行转换。
expressionable automatically in根据文件路径。如果由于某种原因扩展名不规则或丢失，您可以使用"--input_file_type"标志指定输入文件的
格式，后跟文件类型的名称，
，并使用"--output_file_type"标志指定输出文件的格式，后跟文件名。e type.
在转换过程中应用筛选器时使用"--filter"标志，后跟双引号中的字符串查询。
此类查询的语法使用基本的python逻辑语法，如下例所示：
`-filter"columnname1>；12.5和（columnname2=='x'或columnname2=='y'）"`
应用筛选器意味着输出文件中只会出现那些筛选的列（在上面的示例中，columnname1和columnname2）
。如果希望包含其他列，可以使用"--columns"标志
，后跟逗号分隔的列名列表。如果您希望在输出中包含所有列，只需使用"--all-columns"标志即可。
sage:合并[-h][-i输入文件[输入文件…]][-o输出文件]
[-t文件类型][-g][-c在列上][-如何]
可选参数：
-h，--帮助显示此帮助消息并退出
-i输入文件[输入文件…]，--输入文件输入文件[输入文件…]
将合并在一起的文件列表。文件必须具有适当的扩展名才能正确识别。
-o output_file，--output_file output_file
结果导出到的文件路径
-t file_type，--output_file_type file_type
文件类型结果导出到的位置。如果未指定
，则文件类型将由给定的文件扩展名决定。可用的选项有：csv、tsv、
json、excel、hdf5、parquet、msgpack、stata、pickle、
sqlite、arff、gct、rmarkdown、jupyternotebook
-g，--gzip gzip输出文件
-c on戋列，--on戋列
合并特定列上的文件
--如何执行合并类型。选项有左、右、
内部或外部，内部是默认行为。
````
\csv
*tsv
*json
*excel
*hdf5
*parquet
*msgpack
*stata
*pickle
*sqli
*arff
*gct
*gctx
*pdf
*starreads
*kallisto
*geo
*starreads
*starreads
*starreads
*kallisto
*geo
*tsv
*tsv
*json
*exce
*hdf5
*parquet
*msgpack
*stata
*statata
*pickl
*sqlite
*sqlite
*geo
*geo
*geo
*geo
*br
*arff
*gct
*rmarkdown
*jupyternotebook
预计未来版本中将包含以下格式：
*固定宽度文件（fwf）
*基因组数据共享临床xml
从命令行可以很容易地利用expressionable的特性，例如：
*将表格数据集从一种格式转换为其他。
*查询大数据集以筛选出有用的数据。
*选择要包含在结果数据集中的其他列/功能。
*gzip结果数据集的选项，以及读取gzip文件的能力。
*将多个不同类型的数据文件合并到一个si中ngle文件。
r/>$expressionable--help
用法：expressionable[-h][-i文件类型][-o文件类型][-t][-f"筛选器"]
[-c列][-a][-g][-s设置索引]
输入文件输出文件
导入、筛选数据并将其转换为您选择的格式！
位置参数：
要导入、筛选和/或转换的输入文件数据文件
输出结果的输出文件路径
可选参数：
-h，--帮助显示此帮助消息并退出
-i文件类型，--输入_文件类型文件类型要导入的文件类型。如果未指定，文件类型将由给定的文件扩展名决定。
可用的选项有：csv、tsv、json、excel、hdf5、
parquet、msgpack、stata、pickle、sqlite、arff、gct、
kallisto，geo，salmon
-o文件类型，--输出文件类型文件类型
结果导出到的文件类型。如果未指定
，则文件类型将由给定的文件扩展名决定。可用选项有：csv、tsv、
json、excel、hdf5、parquet、msgpack、stata、pickle、
sqlite、arff、gct、rmarkdown、jupyternotebook
-t、-转置转置索引和输出文件中的列
-f"filter"、--filter"filter"
使用python逻辑语法过滤数据。您的过滤器必须用引号括起来。例如，-f
"columnname1>；12.5和（columnname2=='x'或
columnname2=='y'）"
-c列，--columns columns
要包含在
输出文件中的其他列名列表。列名必须用逗号
分隔，并且不能有空格。例如：-c
columnname1、columnname2、columnname3
-a，--all_columns包括输出文件中的所有列。重写
"-column s"标志
-g，--gzip gzip输出文件
-s set_index，--set_index set_index
将给定列设置为索引列，
（如果适用）。
```
在使用"expressionable"命令时，只有两个参数是必需的：要读取的文件的路径，
和要生成的文件的路径。例如，如果您有一个名为"input_file.xlsx"的excel文件，并且您
只想将其转换为名为"output_file.tsv"的tsv文件，则您可以在终端中输入
`expressionable input_file.xlsx output_file.tsv`来执行转换。
expressionable automatically in根据文件路径。如果由于某种原因扩展名不规则或丢失，您可以使用"--input_file_type"标志指定输入文件的
格式，后跟文件类型的名称，
，并使用"--output_file_type"标志指定输出文件的格式，后跟文件名。e type.
在转换过程中应用筛选器时使用"--filter"标志，后跟双引号中的字符串查询。
此类查询的语法使用基本的python逻辑语法，如下例所示：
`-filter"columnname1>；12.5和（columnname2=='x'或columnname2=='y'）"`
应用筛选器意味着输出文件中只会出现那些筛选的列（在上面的示例中，columnname1和columnname2）
。如果希望包含其他列，可以使用"--columns"标志
，后跟逗号分隔的列名列表。如果您希望在输出中包含所有列，只需使用"--all-columns"标志即可。
sage:合并[-h][-i输入文件[输入文件…]][-o输出文件]
[-t文件类型][-g][-c在列上][-如何]
可选参数：
-h，--帮助显示此帮助消息并退出
-i输入文件[输入文件…]，--输入文件输入文件[输入文件…]
将合并在一起的文件列表。文件必须具有适当的扩展名才能正确识别。
-o output_file，--output_file output_file
结果导出到的文件路径
-t file_type，--output_file_type file_type
文件类型结果导出到的位置。如果未指定
，则文件类型将由给定的文件扩展名决定。可用的选项有：csv、tsv、
json、excel、hdf5、parquet、msgpack、stata、pickle、
sqlite、arff、gct、rmarkdown、jupyternotebook
-g，--gzip gzip输出文件
-c on戋列，--on戋列
合并特定列上的文件
--如何执行合并类型。选项有左、右、
内部或外部，内部是默认行为。
````
\csv
*tsv
*json
*excel
*hdf5
*parquet
*msgpack
*stata
*pickle
*sqli
*arff
*gct
*gctx
*starreads
*kallisto
*geo
*starreads
*starreads
*starreads
*kallisto
*geo
*tsv
*tsv
*json
*exce
*hdf5
*parquet
*msgpack
*stata
*statata
*pickl
*sqlite
*sqlite
*geo
*geo
*geo
*geo
*br
*arff
*gct
*rmarkdown
*jupyternotebook
预计未来版本中将包含以下格式：
*固定宽度文件（fwf）
*基因组数据共享临床xml
欢迎加入QQ群-->： 979659372
