私はvisidataを使用し、推奨しています。
それはシェルとうまく機能します-例えば、あなたはあなたのパイプの終わりにそれを貼り付けることができます。もし
bzcat foo.bz2|sort|uniq -c|sort -nr | awk -f munge.awk |blah
tsvを生成し、その後
bzcat foo.bz2|sort|uniq -c|sort -nr | awk -f munge.awk |blah|vd
tsvをプロット(ncursesがインタラクティブだと思う場合)プロットおよびピボットテーブルとマウスサポートを備えたインタラクティブなスプレッドシートにします:)
他の列を参照するPython式で列を追加するか、プラグインで列を拡張できます。あなたはできる2つのCSVを比較ます。
また、vdのキープレスをファイルに保存して、後の段階で再実行することもできます。分析を再実行してからvdを実行し、すぐにすべての列をフロートに設定して開くためのスクリプトがあります頻度表を使用して、今回中央値を下げることができたかどうかを確認できます。
ホームページのドキュメントとチュートリアルはかなり優れていますが、読むよりも見ることでより良く学べる場合、著者によるvisdata youtubeチュートリアルとショーケースのシリーズがあります。