在Linux操作系统中,可以使用各种命令和工具来处理和转换文本文件。当需要将以逗号分隔的CSV文件转换为以制表符分隔的TSV文件时,可以使用一些简单的命令和技巧来实现。本文将详细介绍如何在Linux中将CSV文件转换为TSV文件。
Galaxy 平台(UseGalaxy.cn)也整合了awk 工具,可以方便地对表格数据进行报表生成。
我有一个制表符分隔的文件,有超过2亿行。 什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件? 这个文件确实有多行标题信息,我需要在路上去除,但标题的行数是已知的。 我已经看到了sed和gawkbuild议,但是我想知道是否有“首选”的select。
Shell 脚本作为数据处理的得力助手,在文本清洗、数据格式转换等领域扮演着重要角色。本文将带您深入探索 Shell 脚本在数据处理中的实际运用。我们将介绍几个实用的例子,展示如何利用简单的脚本命令处理文本文件和数据,清洗格式、提取信息。让我们一起来揭开这个充满实用技巧的数据处理世界。
引言:生物信息学文件多样,通常我们会遇到各种将不同格式进行转换或者把文件修改成我们想要的那种格式的需求,不懂生信的小伙伴们会请教会生信的小伙伴,其实会生信的同学面对这些问题时往往也会很头大(OS:我们也不是万能的呀!
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
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这个时候需要把两个文件都弄成为bed格式, 然后使用 bedtools "intersect" 命令即可。
其实从去年 11 月份就准备学习 PyClone 了,在网上搜了一些教程,发现基本上都是随便写的,对软件的使用及结果介绍的不够系统,既然这样,就只能靠自己一点点慢慢啃了。这个过程遇到不少了 Python 模块的 bug ,还得感谢 @琪音 熬夜帮忙解决。拖延症一直到今天才想把 PyClone 系统整理一下。内容比较多,主要参考:
什么是数据?数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值,也可以是离散的。
Alevin 是一个专为单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据设计的软件工具,它是Salmon软件的一个组成部分,由Rob Patro及其研究团队开发。其具有以下特性
可以看到,里面确实是15个样品,分别是常规转录组,单细胞转录组,以及空间单细胞转录组,如下所示:
本来是准备对它进行很简单的转换,然后愉快的进入rstudio处理它,如下所示的代码:
seq 100 |awk '{sum=sum+$1;print sum}END{print sum}'
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定,荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增,通过测序的方法直接测序新冠病毒序列,可以得到全基因组序列,准确性更高。但该方法受限于成本,目前主要用于科学研究中。
我正在编写一个脚本,以便打印文件中所有数字的总和。我已经有一个解决方案,但效率不高(运行需要几分钟的时间)。我正在寻找一个更高效的解决方案。有什么建议吗?
人为添加 10 种微生物,其中包括 8 株细菌,两株真菌。分为两种模式,一种按比例平均分配,称为 Even 数据集,8 株细菌各占 8%,2 株真菌各占 4%。另一种按照对数进行分配,称为 Log 数据集。并且包括 illumina 与 nanopore 数据。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-awk-skills.html
打印文件的第一列 > awk '{print $1}' rumenz.txt 打印文件的前两列 > awk '{print $1,$2}' rumenz.txt 打印文件的最后一列 > awk '{print $NF}' rumenz.txt 打印文件的总行数 > awk 'END{print NR}' rumenz.txt 打印文件的第一行 > awk 'NR==1{print}' rumenz.txt NR是指awk正在处理的记录位于文件中的位置(行号) 打印文件的第3行第2列 > sed -
AWK 专家必备的12个技巧案例1:字符切割案例2:格式化输出案例3:不显示文件最后一行案例4:不显示最后一列案例5:多列求和案例6:求每行最大值/最小值/平均值案例7:awk的三元表达式案例8:打印第一列相同且第二列最大的行案例9:多列比较求最大值案例10:除第一列外所有值求和案例11:构建不同文件相同列的映射关系案例12:行列调换/矩阵转换案例13:不同文件相同字段匹配至同一个文件,空字段补齐
https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/tree/main
awk工具 awk -F ':' '$3<$4' /etc/passwd awk -F ':' '$3>"5" && $3<"7"' /etc/passwd awk -F ':' '$3>1000 || $7=="/bin/bash"' /etc/passwd head -5 /etc/passwd |awk -F ':' '{OFS="#"} {print $1,$3,$4}‘ awk -F ':' '{OFS="#"} {if ($3>1000) {print $1,$2,$3,$4}}' /etc/p
awk比sed、grep要复杂一些,awk支持分段,例如像passwd文件的内容很有规律用冒号分成七段,awk可以针对每一段进行匹配。
Awk 是一个非常强大的文本处理工具,它可以对文本文件进行数据提取、过滤、转换和格式化等操作。Awk 的语法比较简单,但功能非常强大,掌握它可以大幅提高文本处理的效率。下面是 Awk 的一些常用用法,供大家参考。
目录 Linux 三剑客之awk 简介 应用场景 awk执行流程图 awk生命周期 awk内置(预定义)变量 行与列描述 取行 取列 awk中的函数 条件的分类 awk正则详细: 普通正则和awk正则区别 范围表达式 逻辑表达式 算术表达式 特殊模式BEGIN{}和END{} awk数组 awk 的 判断、循环 if循环 循环 总体练习 易错点: Linux 三剑客之awk 📷 简介 awk主要是用来格式化文本,也有人称awk是一种语言,类似 C,awk 是三剑客的老大,利剑出鞘,必会不同凡响。 应
管道符 | 前面的输出作为后面的输入 grep 可以理解为正则表达式 grep [参数] 文件名 -c 打印符合要求的行数 -v 打印不符合要求的行 -n 在输出符合要求的行的同时连同行号一起输出 -i 忽略大小写 [0-9] ^ grep -c 'root' /etc/passwd grep -nv 'root' /etc/passwd grep '[0-9]' 文件名 grep '^#' -v test.py yhq@yhq-virtual-machine:~$ gr
#!/bin/bash fenzujs(){ # 定义一个函数为:fenzujs格式:fenzujs(){ } catfile="22.txt" catip="192.168.146" # 定义ip段 for((i=21; i<=37 ; i++ )) do echo "正在过滤IP:$catip.$i 过滤出来的信息为:" # 打印catip 和循环中的数值 cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" # 查看日志文件,符号 | 管道进行过滤 # grep -A -3 配合内容的后3行的内容,有三行数据 # grep -v 不匹配 -E 多个内容 # grep -5 打印匹配行的前后5行 # grep -C 5 打印匹配行的前后5行 # grep -A 5 打印匹配行的后5行 # grep -B 5 打印匹配行的前5行 zuo=( `cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" | grep "|" | awk -F"|" '{print $1}' | sed "s/\"//g"` ) # 定义zuo数组变量 # awk -F"|" 过滤出来的内容,用 | 这个为间隔符号,print 第1列,sed s///g 将 冒号进行替换为空, 特殊字符转译 \ 冒号为普通字符 echo "IP信息段落中左边数值为:${zuo[*]}" you=( `cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" | grep "|" | awk -F"|" '{print $2}' | sed "s/\"//g"` ) echo "IP信息段落中右边数值为:${you[*]}" calculatezuo=$(echo ${zuo[*]} | sed "s/ /+/g") ; echo "IP: $catip.$i 左边数组:$calculatezuo 总值为:" $[$calculatezuo] calculateyou=$(echo ${you[*]} | sed "s/ /+/g") ; echo "IP: $catip.$i 左边数组:$calculateyou 总值为:" $[$calculateyou] # 定义变量:calculatezuo 为一个执行结果:打印数组,将空格替换为 + 符号,
其中有一个资源是最新的(2023年10月)NC文章《Genome-wide association analysis of plasma lipidome identifies 495 genetic associations》里面的数据在GWAS catalog ,里面的索引号是 GCST90277238-GCST90277416,但是这个公众号的小伙伴却不知道该如何批量下载, 或者说发现规律去写代码,而且手动整理好全部的链接后下载然后把它当做是宝贝来宣传。。。。
'使用sed 去除以空格开头的行,第一个sort进行整理输出,uniq -c进行统计,sort -rn进行从大到小排列 # cat cat.ip | awk -F "|" '{print $1}' | sed "s/ //g" | sort | uniq -c | sort -rn 3 192.168.2.2 3 192.168.2.12 2 192.168.2.14 2 192.168.2.13 1 192.168.2.16 1 19
9.6 awk(上) awk工具 head -n2 test.txt|awk -F ':' '{print $1}' head -n2 test.txt|awk -F ':' '{print $0}' awk -F ':' '{print $1"#"$2"#"$3"#"$4}' awk '/oo/' test.txt awk -F ':' '$1 ~/oo/' test.txt awk -F ':' '/root/ {print $1,$3} /test/ {print $1,$3}' test.txt a
下面是一个需要计算相同基因的exon的长度的文件,即根据相同的基因,先计算基因的起点到终点的距离,再对相同的基因的的exon距离求和
1、统计一下代码量 find . -name "*.py" | xargs wc -l | awk 'BEGIN {size = 0} { size+=$1} END{print size/2}' find . -name "*.py" | xargs cat | wc -l (1)find,拿到所有py结尾的文件,你写相对路径得到相对路径,绝对路径得到绝对路径 (2)wc -l计数 (3)awk求和,wc其实能算出来总数,所以后面除2 2、对满足某个条件的字段计数 cat a.text | awk '{
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理,有兴趣的读者可以去看在[arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805)上的原文。本篇文章从实践入手,带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。
开发web的人员知道,我们经常需要查看nginx的服务器来统计来访者的记录。而awk教官可以很方便帮我们处理好存放在日志中的士兵,可以帮助我们选出最高的士兵,可以帮助我们选出经常出操的士兵,可以帮我们选出哪些士兵经常在一起。
作者:matrix 被围观: 1,290 次 发布时间:2019-11-06 分类:command Linux | 无评论 »
文本文件是生物信息学中应用非常广泛的文本格式,甚至可以说是最重要的文件格式,比如常见的测序下机数据Fastq、参考基因组保存格式Fasta、比对文件SAM,以及突变列表VCF,它们都是文本文件。熟练地进行文本文件的处理,对于生信数据分析来说非常重要。比如为特定程序准备相应的输入文件,或者从结果文件中提取需要的信息。
export BCFTOOLS_PLUGINS=/bi/software/bcftools-1.16/plugins;
作者:Kade Killary 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、思源 对很多数据科学家而言,他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上,这个说法没有任何错误,毕竟这就是这些工具存在的原因。然而,对于分隔符转换这样的简单任务而言,这些工具往往是大材小用,我们可以直接使用命令行快速处理。 命令行应该是每个开发者都希望掌握的,尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率,因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如,awk 这个
最近在重构算法的rerank模块。基本上把代码都重写了。重构的第一要义是构建测试工具,也就是每改一行代码,都要跑下整个测试用例集。对于重构,就是保证业务逻辑和之前的一致,用同样的输入流量(这里是对广告app的打分),经过rarank服务,输出要达到一致性。当然这股流量是用真实的线上旁路出来的流量。这样我们跑几个小时,从几万个请求中保证数据完全一致。
tail -n 2000 表示的是显示文件最后2000行,差别很大,注意灵活使用。
awk是一种模式扫描和处理工具,相对于grep的查找,sed的编辑,它在对数据进行分析生成报表时显得尤为强大。awk通过逐行遍历一个或多个 文件的方式,查找模式匹配到的行,而后以指定的分隔符(缺省为空格)进行切片,然后针对切片数据进行处理和分析。事实上,gawk有自己的语言,其本身就 相当于一个解释器,允许用户创建简短的程序读取输入文件,对输入数据执行排序、计算以及生成报表操作,甚至可以类似bash shell实现诸如循环、数组、条件判断、函数、变量等功能,进而完成更为复杂的数据分析处理任务。
有一test.txt文件中内容为0 1 2 3 4 5 6 7 8 9,如何巧妙地运用命令一句话方式解出数字的总和答案(for循环方式除外)
三剑客的功能非常强大,但我们只需要掌握他们分别擅长的领域即可:grep擅长查找功能,sed擅长取行和替换。awk擅长取列。
归档,archive。Hive 具有内置支持,可将现有分区中的文件转换为 Hadoop 存档(HAR),这样一个曾经由 100 个文件组成的分区只能占用约 3 个文件(取决于设置)。
pandas是用于数据分析的开源Python库,可以实现数据加载,清洗,转换,统计处理,可视化等功能。
之前做过两年的运维,用过很多命令,深切体会到某些linux命令熟练掌握后对效率提升有多大。举个简单的例子,在做了研发后经常会有跑一些数据,对于结果数据的处理,我们的产品同学一般都习惯于用excel做统计,把数据复制到excel里,然后数据分列,排序………… 最后得出某些简单的结论,我只需要cat, sort, uniq, awk, grep 这几个命令挥手间完成相同的操作。
导读:本文要介绍的这些技法,会用Python读入各种格式的数据,并存入关系数据库或NoSQL数据库。
由于课题需要下载single cell raw data 进行后续分析,但是NCBI SRA 文件分割后只有一个FASTQ文件,只能从ENA上下载BAM 文件,使用Cell ranger bamtofastq 转为fastq文件再进行比对。开启了慢慢长ERROR路
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