3.2 啤酒评级
我们的下一个数据集是大约160万种啤酒的评级，数据来源于 ratebeer.com，一个啤酒爱好者的网站。数据集太大，通过逐行研究来确认它的特性是不可行的，所以我们要依赖像Awk这样的工具来探索并验证数据。
数据来自Kaggle，一个用于试验机器学习算法的网站。你可以通过链接https://www.kaggle.com/datasets/rdoume/beerreviews 找到原文件；我们感谢RateBeer，Kaggle 和数据集的创建者提供了这么一个有趣的数据集。
首先从一些基本的参数开始：文件有多大，看起来怎么样？做粗略统计的话，没有工具能比 wc 命令更好用：
$ time wc reviews.csv1586615 12171013 180174429 reviews.csv
real 0m0.629s
user 0m0.585s
sys 0m0.037s不出所料，wc 很快，但如我们之前所说，可以很容易用 Awk 写一个与 wc 等效的程序：
$ time awk '{ nc += length($0) + 1; nw += NF }
END { print NR, nw, nc, FILENAME }' reviews.csv
1586615 12170527 179963813 reviews.csv
real 0m9.402s
user 0m9.159s
sys 0m0.125s在这个特定的测试中Awk慢了一个数量级。在大多数使用场景下Awk是足够快的，不过也有其他程序更适合的时候。有点出人意料的是，Gawk快了5倍，只用了1.9秒。
然而还有更让人意外的：wc 和 Awk 统计出来的单词数和字符数不一样。我们晚点再来研究这个，不过预先说一下，wc 是计算字节的（因此隐含假定输入全是ASCII），而Awk是计算Unicode UTF-8字符的。例如对下面这条评级，两个程序就会得到不同的结果：
95,Löwenbräu AG,1257106630,4,4,3,atis,Munich Helles Lager,4,4,Löwenbräu Urtyp,5.4,33038UTF-8是一种变长编码：ASCII字符占一个字节，而其他语言的字符占2到3个字节。有变音符号的字符在UTF-8中占两个字节。数据集里有些记录还包含亚洲字符，会占3个字节。在此情况下，wc 会比 Awk 多统计出一些字符数。
原始数据有13个属性，而我们这里只用其中的5个：酒厂名称，总体评价，啤酒风格，啤酒名称，酒精度数（酒精所占容量的百分比，简称ABV）。我们提取这五个属性来创建一个新文件，并通过设置输出域的分隔符OFS，把文件格式从CSV转换成TSV。得到如下这些行（太长的行在这里拆成两行来展示，行末有斜杠表示续行，实际文件中是一行）
Amstel Brouwerij B. V. 3.5 Light Lager Amstel Light 3.5
Bluegrass Brewing Co. 4 American Pale Ale (APA) American \Pale Ale 5.79
Hoppin' Frog Brewery 2.5 Winter Warmer Frosted Frog \Christmas Ale 8.6这么做之后文件从180M缩小到 113M，虽然还是很大，但更好处理了。
在上面的样本行中，我们看到酒精度ABV变化范围比较大，这让我们有个疑问：这些啤酒里面最烈的是什么，酒精度有多高？下面这个程序可以轻松解答：
NR > 1 && $5 > maxabv { maxabv = $5; brewery = $1; name = $4 }
END { print maxabv, brewery, name }得到的结果是【注意：FS要设为\t】
57.7 Schorschbräu Schorschbräu Schorschbock 57%这数值惊人地高，大概是平常啤酒度数的10倍了，所以表面上看这像是数据错误。但上网查一下，能确认数据没错。这就带来另一个问题：这么高的酒精度是奇异值吗，或者仅仅只是冰山一角？如果我们找下高酒精度，比如大于10%的啤酒：
$5 >= 10 { print $1, $4, $5 }会得到超过195000条评级记录【实际194359条，没超过】，这暗示着高酒精度的啤酒更流行，至少在上RateBeer网站参与评级的人之中更流行。
当然这会带来更多问题，这回看看低酒精度的啤酒。比如酒精度低于【不高于】0.5%（这是美国——至少美国部分地区——法律定义的无酒精饮料）的啤酒怎么样？
$5 <= 0.5 { print $1, $4, $5 }结果只有 68808 条评级，这说明低酒精度啤酒远没有那么受欢迎。
评级和酒精度的高低有什么关联吗？
$ awk -F'\t' '$5 >= 10 {rate += $2; nrate++}END {print rate/nrate, nrate}' rev.tsv
3.93702 194359$ awk -F'\t' '$5 <= 0.5 {rate += $2; nrate++}END {print rate/nrate, nrate}' rev.tsv
3.61408 68808
$ awk -F'\t' '{rate += $2; nrate++}END {print rate/nrate, nrate}' rev.tsv
3.81558 1586615高酒精度啤酒的平均评级，高于所有啤酒的平均评级，后者又高于低酒精度啤酒的评级。这可能有统计学意义，也可能没有。（不过和三位作者中至少一位的个人偏好是一致的。）
且慢！进一步检查发现，有67800条评级里面根本不带ABV，这个域是空的！我们再加上合适的检查，重跑这个低酒精度评级的计算：
$ awk -F'\t' '$5 != "" && $5 <= 0.5 {rate += $2; nrate++}END {print rate/nrate, nrate}' rev.tsv
2.58895 1023看这个评分，即使不是啤酒爱好者也能猜到，无酒精的啤酒不那么受欢迎，评分也不高。
这些例子告诉我们，还是得仔细看看所有的数据。有多少域是空的，或者明确写出了无用值如 N/A？一个列里值的范围是多少？有哪些不同的值？应该在初始探索过程中回答这些问题，而投入点时间和精力，写一些简单的脚本将这个过程给自动化，会带来更多的回报。
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