У меня есть скрипт, из которого я делаю условную проверку в столбце 6 $6, чтобы напечатать значения, которые 9147420 или больше 9147420 с awk, но он не дает правильных результатов.
Я использую Linux в качестве платформы.
Ниже приведен вывод скрипта ..
$ ./population | head
Country (or dependency) Population (2020) Yearly Change Net Change Density (P/Km²) Land Area (Km²) Migrants (net) Fert. Rate Med. Age Urban Pop % World Share
0 China 1439323776 0.39 % 5540090 153 9388211 -348399.0 1.7 38 61 % 18.47 %
1 India 1380004385 0.99 % 13586631 464 2973190 -532687.0 2.2 28 35 % 17.70 %
2 United States 331002651 0.59 % 1937734 36 9147420 954806.0 1.8 38 83 % 4.25 %
3 Indonesia 273523615 1.07 % 2898047 151 1811570 -98955.0 2.3 30 56 % 3.51 %
4 Pakistan 220892340 2.00 % 4327022 287 770880 -233379.0 3.6 23 35 % 2.83 %
5 Brazil 212559417 0.72 % 1509890 25 8358140 21200.0 1.7 33 88 % 2.73 %
6 Nigeria 206139589 2.58 % 5175990 226 910770 -60000.0 5.4 18 52 % 2.64 %
7 Bangladesh 164689383 1.01 % 1643222 1265 130170 -369501.0 2.1 28 39 % 2.11 %
8 Russia 145934462 0.04 % 62206 9 16376870 182456.0 1.8 40 74 % 1.87 %
9 Mexico 128932753 1.06 % 1357224 66 1943950 -60000.0 2.1 29 84 % 1.65 %
10 Japan 126476461 -0.30 % -383840 347 364555 71560.0 1.4 48 92 % 1.62 %
11 Ethiopia 114963588 2.57 % 2884858 115 1000000 30000.0 4.3 19 21 % 1.47 %
12 Philippines 109581078 1.35 % 1464463 368 298170 -67152.0 2.6 26 47 % 1.41 %
13 Egypt 102334404 1.94 % 1946331 103 995450 -38033.0 3.3 25 43 % 1.31 %
14 Vietnam 97338579 0.91 % 876473 314 310070 -80000.0 2.1 32 38 % 1.25 %
15 DR Congo 89561403 3.19 % 2770836 40 2267050 23861.0 6.0 17 46 % 1.15 %
16 Turkey 84339067 1.09 % 909452 110 769630 283922.0 2.1 32 76 % 1.08 %
17 Iran 83992949 1.30 % 1079043 52 1628550 -55000.0 2.2 32 76 % 1.08 %
18 Germany 83783942 0.32 % 266897 240 348560 543822.0 1.6 46 76 % 1.07 %
19 Thailand 69799978 0.25 % 174396 137 510890 19444.0 1.5 40 51 % 0.90 %
20 United Kingdom 67886011 0.53 % 355839 281 241930 260650.0 1.8 40 83 % 0.87 %
21 France 65273511 0.22 % 143783 119 547557 36527.0 1.9 42 82 % 0.84 %
22 Italy 60461826 -0.15 % -88249 206 294140 148943.0 1.3 47 69 % 0.78 %
23 Tanzania 59734218 2.98 % 1728755 67 885800 -40076.0 4.9 18 37 % 0.77 %
24 South Africa 59308690 1.28 % 750420 49 1213090 145405.0 2.4 28 67 % 0.76 %
25 Myanmar 54409800 0.67 % 364380 83 653290 -163313.0 2.2 29 31 % 0.70 %
26 Kenya 53771296 2.28 % 1197323 94 569140 -10000.0 3.5 20 28 % 0.69 %
27 South Korea 51269185 0.09 % 43877 527 97230 11731.0 1.1 44 82 % 0.66 %
28 Colombia 50882891 1.08 % 543448 46 1109500 204796.0 1.8 31 80 % 0.65 %
29 Spain 46754778 0.04 % 18002 94 498800 40000.0 1.3 45 80 % 0.60 %
30 Uganda 45741007 3.32 % 1471413 229 199810 168694.0 5.0 17 26 % 0.59 %
31 Argentina 45195774 0.93 % 415097 17 2736690 4800.0 2.3 32 93 % 0.58 %
32 Algeria 43851044 1.85 % 797990 18 2381740 -10000.0 3.1 29 73 % 0.56 %
33 Sudan 43849260 2.42 % 1036022 25 1765048 -50000.0 4.4 20 35 % 0.56 %
34 Ukraine 43733762 -0.59 % -259876 75 579320 10000.0 1.4 41 69 % 0.56 %
35 Iraq 40222493 2.32 % 912710 93 434320 7834.0 3.7 21 73 % 0.52 %
36 Afghanistan 38928346 2.33 % 886592 60 652860 -62920.0 4.6 18 25 % 0.50 %
37 Poland 37846611 -0.11 % -41157 124 306230 -29395.0 1.4 42 60 % 0.49 %
38 Canada 37742154 0.89 % 331107 4 9093510 242032.0 1.5 41 81 % 0.48 %
39 Morocco 36910560 1.20 % 438791 83 446300 -51419.0 2.4 30 64 % 0.47 %
40 Saudi Arabia 34813871 1.59 % 545343 16 2149690 134979.0 2.3 32 84 % 0.45 %
41 Uzbekistan 33469203 1.48 % 487487 79 425400 -8863.0 2.4 28 50 % 0.43 %
42 Peru 32971854 1.42 % 461401 26 1280000 99069.0 2.3 31 79 % 0.42 %
43 Angola 32866272 3.27 % 1040977 26 1246700 6413.0 5.6 17 67 % 0.42 %
Я попробовал следующее:
$ ./population | awk '{ if ($6 >= 9147420) print $0 }'
Country (or dependency) Population (2020) Yearly Change Net Change Density (P/Km²) Land Area (Km²) Migrants (net) Fert. Rate Med. Age Urban Pop % World Share
1 India 1380004385 0.99 % 13586631 464 2973190 -532687.0 2.2 28 35 % 17.70 %
Что я делаю неправильно.
Редактировать:
, поскольку это сценарий python, который я вижу Land Area (Km²) - это 6-й столбец.
Index(['Country (or dependency)', 'Population (2020)', 'Yearly Change',
'Net Change', 'Density (P/Km²)', 'Land Area (Km²)', 'Migrants (net)',
'Fert. Rate', 'Med. Age', 'Urban Pop %', 'World Share'],
dtype='object')