Lavorare sulle righe¶

La cosa più importante da comprendere è come selezionarle e deselezionarle, perché molte delle operazioni vengono eseguite proprio su quelle selezionate.

I tasti principali di selezione sono:

s, per selezionare la riga corrente;
u, per deselezionare la riga corrente;
t, per invertire la selezione della riga corrente;
gs, per selezionare tutte le righe;
gu, per deselezionare tutte le righe;
gt, per invertire i criteri di selezione per tutte le righe.

Selezione di righe tramite espressione regolare¶

| + termine da ricercare, seleziona tutte le righe in cui c'è corrispondenza per la colonna corrente;
\ + termine da ricercare, deseleziona tutte le righe in cui c'è corrispondenza per la colonna corrente;
g| + termine da ricercare, seleziona tutte le righe in cui c'è corrispondenza per una qualsiasi colonna;
g\ + termine da ricercare, deseleziona tutte le righe in cui c'è corrispondenza per una qualsiasi colonna;
,, dato il valore della cella selezionata, seleziona tutte le righe in cui per la colonna corrente c'è corrispondenza;
g,, seleziona tutte le righe uguali a quelle corrente.

Ad esempio si apre questo file con VisiData:

ci si sposta nella colonna provincia_residenza
poi si pigia |;
si digita TERAMO;
si preme Invio.

... si ottiene qualcosa come quella di sotto.

Selezione di righe tramite espressioni Python¶

È possibile fare una selezione di righe tramite un'espressione di Python (qui per approfondire sui concetti di base delle espressioni).

I comandi da tastiera sono:

z|, per selezionare tutte le righe in cui l'espressione è valida;
z\, per deselezionare tutte le righe in cui l'espressione è valida.

Ad esempio se voglio selezionare da questo file tutte le righe relative a donne, la cui provincia di residenza è "Pescara", questi gli step:

gu, per deselezionare tutto;
z|, per attivare la selezione tramite espressione Python;
scrivendo provincia_residenza == "PESCARA" and sesso == "F";
e pigiando su Invio.

... verranno selezionati tutti gli elementi in cui la provincia è "Pescara" ed il sesso è "F".

Selezione di righe tramite espressioni Python e regex¶

si digita z|;
si scrive l'espressione, come ad esempio re.search("^1", FieldB) and re.search("^2", FieldA), ovvero tutte le righe in cui il campo FieldB inizia per 1 e il campo FieldA per 2.

Attenzione

Per utilizzare le espressioni regolari all'interno di una Python expression bisogna importare il modulo Python re. Qui le note per farlo.

Selezionare un numero random di righe¶

aprire una tabella;
fare click sulla barra spaziatrice ;
scrivere random-rows (si può scrivere anche soltanto ad esempio ran e autocompletare con TAB ) e premere INVIO ;
scrivere il numero di righe random che si vogliono selezionare.

Spostare righe¶

Si fa con queste combinazioni:

SHIFT+J, per spostare la riga corrente verso il basso;
SHIFT+K, per spostare la riga corrente verso l'alto.

Cancellare righe¶

D per cancellare la riga corrente;
G + D per cancellare le righe selezionate.

Modificare il contenuto¶

Questi i comandi di base:

e, per modificare la cella corrente;
INVIO, per chiudere la modifica;
CTRL+C, per cancellare la modifica;
CTRL+A, per andare a inizio linea;
CTRL+E, per andare a fine linea;
CTRL+K, per cancellare il contenuto a partire dalla posizione del cursore.

Ordinare e filtrare¶

Ordinare righe¶

I tasti [ e ] ordinano i dati rispettivamente in modo crescente e decrescente, a partire dalla colonna attiva.

Filtrare righe¶

È possibile estrarre in vari modi un campione delle righe della tabella visualizzata. Quello di base è a partire dalla selezione delle righe (in uno dei modi visti sopra) e poi pigiare ". Ad esempio si naviga sino alla colonna marca, si preme |, si scrive chevr, si pigia INVIO (vengono selezionati tutti i record associati a CHEVROLET) e infine si preme ". Si avrà una tabella filtrata, con gli 8814 record relativi a questa marca per l'Abruzzo.

Oppure posso farlo a partire da un "foglio delle frequenze" (vedi qui):

si naviga sino alla colonna marca;
si pigia SHIFT+F, che mi da in output il conteggio dei valori distinti per marca (sono più di un milione di record, ci vorrà un po' di tempo);
si scorre sino alla riga che contiene la marca che si vuole filtrare;

si pigia INVIO e si avrà una tabella filtrata, con i record relativi a quella marca per l'Abruzzo.

Dal foglio delle frequenze è possibile filtrare su più di un elemento:

si selezionano ad esempio tre marche, pigiando s per ognuna;
si chiude il foglio delle frequenze con q e si torna al foglio dati;
si pigia " e si ottiene una tabella filtrata con i dati relativi alle sole tre marche selezionate prima.

Filtro tramite espressione Python¶

È possibile filtrare righe tramite un'espressione Python (qui la documentazione ufficiale e qui una guida che consiglio). Se ad esempio dalla tabella di sotto si volessero soltanto le province con più di 350.000 abitanti

basterebbe:

per prima cosa impostare il campo Popolazione come numerico, pigiando #;
pigiare z| per attivare il filtro tramite espressione Python;
scrivere l'espressione basata sulla colonna, che qui è Popolazione>350000 e poi premere INVIO.

In output si avrà la selezione di tutte le righe che risolvono l'espressione scritta.

Note:

nel filtro per espressione c'è l'autocompletamento del nome colonna, quindi se si scrive ad esempio Pop e poi si fa click su TAB, viene restituito a schermo Popolazione;
è possibile scrivere espressioni complesse, che fanno riferimento a più colonne.

Filtro tramite espressione Python su campo datetime¶

È possibile filtrare righe tramite un'espressione Python a partire da campi datetime, dopo averli impostati come campi di tipo "data".

Usando questo file CSV (by PCM-DPC), se ad esempio dalla tabella di sotto si volessero soltanto i record con giorno 29:

basterebbe:

per prima cosa impostare il campo data come data, pigiando @;
pigiare z| per attivare il filtro tramite espressione Python;
scrivere l'espressione basata sulla colonna, che qui è data.day == 29 e poi premere INVIO.

In output si avrà la selezione di tutte le righe che risolvono l'espressione scritta.

Osservazioni: oltre a day è possibile usare: month, yeare hour

Se si vogliono ad esempio selezionare soltanto righe con date nel futuro, l'espressione sarà data > datetime.datetime.now().

Se si ha a disposizione un campo data (last_modified) e si prova last_modified > "2025-10-11" non verrà selezionata nessuna riga, perché VisiData confronta un oggetto datetime con una stringa.
Per rendere più semplici espressioni basate su date e orari, è comodo modificare il file di configurazione ~/.visidatarc di VisiData e aggiungere:

import datetime
from datetime import timezone

Questo fa sì che VisiData abbia sempre disponibili le funzioni datetime e timezone, necessarie per gestire le date, anche con fuso orario.

E si potrà applicare il filtro di sopra in questo modo: last_modified.date() > datetime.date(2025, 10, 11).

Filtri tramite espressione python, basata su più colonne¶

Si vogliono ad esempio selezionare tutte le righe in cui il domicilio non è né a Palermo, né a Ragusa, ma la cui residenza è in una di queste due città.

A partire ad esempio da:

domicilio	residenza
PA	PA
RG	RG
TO	TO
VE	PA

Questa la procedura:

pigiare z| per selezionare tramite espressione Python;
scrivere re.search("^(?!PA|RG).*", domicilio) and re.search("(PA|RG)", residenza);
premere INVIO.

La prima è una speciale condizione di regex, che cerca al negativo.

Sarà selezionata soltanto la riga seguente:

domicilio	residenza
VE	PA

Attenzione

Questa espressione sfrutta il modulo re di Python, che non è importato by default in VisiData. Quindi dovrai aggiungere l'istruzione di import nel file di configurazione.