cut应用场景:通常对数据进行列的提取 (在工作中,我们通常会对数据库或者查出来的日志进行列的提取)
cut 译为“剪切, 切割”,是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
前篇文章由案例驱动,总结了Sell中的基本语法,这篇文章带大家由案例驱动学习下Sell中的自带的工具命令。
写在前面: 博主是一名大数据行业的蒟蒻小白,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的
(说明:我们拿到的bed文件时常是客户在Windows系统下编辑好的,其行尾是\r\n,在进行NGS分析前最好将其转换为Unix风格的行尾\n。)
在使用 R 语言的过程中,需要给函数正确的数据结构。因此,R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求,往往需要对数据进行各种转化,以达到分析函数的数据类型要求,也就是对数据进行“塑形”,因此,数据转换是 R 语言学习中最难的内容,也是最重要的内容。
cut 译为“剪切, 切割” ,它是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分处理。cut 命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
如何获取目标基因的转录因子(上)一文中我们以人类基因组为例,从ensemble网站下载了基因组中基因位置信息矩阵GRCh38.gene.bed和基因组中转录因子结合位点信息矩阵GRCh38.TFmotif_binding.bed)
cut的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。
less -N SRR10502964.sam | cut -f 1,3 # 输出文件中的第一列和第三列
下面这3个命令是非常好用的日志分析命令,以apache的日志文件access_log为例 1访问次数最多的IP TOP10 当网络流量突然持续异常时,很有可能是有恶意访问,最快的解决方式就是找出访问量最多的几个ip,暂时禁止其访问,然后再仔细观察 # cat access_log | cut -f1 -d " " | sort | uniq -c | sort -k 1 -n -r | head -10 2被访问次数最多的URL TOP10 了解哪些Url资源的访问量最大,可以帮助我们有针对性的进行优化
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。
cut 是一种在 Linux 系统中实现文本处理的命令,主要用于提取文件中指定列的内容。它是一个非常有用的命令,可以帮助用户快速获取需要的信息。然而,在实际使用过程中,我们经常需要将输出结果保存到文件中,以便进行后续分析和处理。为了实现这个目标,我们需要掌握输出重定向符号的使用方法。本文将介绍 cut 命令的基本概念、进阶使用技巧和输出重定向符号的使用方法。
chattr 命令用于改变文件属性 这项指令可改变存放在ext2文件系统上的文件或目录属性,这些属性共有以下8种模式:
Linux下文件内容操作 常用的文件内容操作有文件压缩解压缩、文件大小行数统计、文件内容查询等。 gzip: 压缩文件; gunzip: 解压缩文件 # gzip -c 把压缩的文件输出到标准输出 (一般是屏幕) # '>' 输出重定向,输出写入文件 ct@ehbio:~/ehbio_project$ gzip -c ehbio.fa >ehbio.fa.gz # 多了一个.gz文件 ct@ehbio:~/ehbio_project$ ls ehbio3.fa ehbio4.fa ehbio5.fa
最近碰到将基因型数据转为 012 格式的需求,就顺手总结了一些方法和大家分享,要是有更方便的法子欢迎大家多多补充~
cut命令还可以用于删除文件中指定行或段,然后打印输出更改后的内容。还可能用以拼接文件内容到一个新的文件中,功能和cat类似。
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令,很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令,是每一个生信人基本的自我修养。
作者精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令,很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令,是每一个生信人基本的自我修养。
在很多场合这两者都可以混用,比如要用管道的形式结合很多命令进行处理的时候,在最开始使用cat或者less没有区别(如果文件非常大的话,cat的处理速度会比less稍微快一些)。其次是cat没法控制输出的数量,会把文件从头到尾给你打印一遍。而less却可以自由翻动,less的单行显示和打印行号的功能相对于cat都要好用一些。
本系列文章一共三篇,分别为《脚本编程与 Linux 命令》、《接入层与网络基础》和《 MySQL 与 SQL 优化》,由腾讯高级工程师 luaruan(阮永顺) 原创、张戈博客整理分享,如有勘误请在博客留言。
以下就是今天我们要介绍的Linux命令: man touch, cat and less sort and grep cut sed tar find diff uniq chmod 接下来让我们逐一来详细介绍。 1、man命令 第一个你需要知道的Linux命令就是man命令,该命令可以显示指定命令的用法和描述。比如你想知道ls命令的用法和选项,可以在终端执行“man ls”: 语法: man <command name> man ls root@devopscube:~# man ls
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。
cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。如果不指定 File 参数,cut 命令将读取标准输入。必须指定 -b、-c 或 -f 标志之一。
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
问题2:有文件chengji.txt内容如下: 张三 40 李四 50 王五 60 使用Linux命令计算第二列的和并输出
Linux_文件查看、操作、统计命令 文件的6种看法 (1)head :查看文件头10行 (2)tail:查看文件末尾10行 head / tail -n :查看文件的前/后 n 行,默认 10 行 例如:head -n 2 Data/example.fq (3)cat:查看文本文件的内容,将文件所有内容输出到屏幕 常见参数 -A ## 打印所有内容,包括特殊字符,如制表符 -n ## 打印出所有行号,-b 参数仅打印非空白行行号 常见用法: cat #输入 cat > file1 #重定向,往fi
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
对文件内容进行去重 如果文件内容有很多重复的,需要进行去重。sort也是支持的,可以通过-u参数使用
1、脚本格式 脚本以#!/bin/bash开头(表示指定解析器) 2、第一个Shell脚本:helloworld (1)需求:创建一个Shell脚本,输出helloworld (2)案例实操:
linux文本处理命令是一类对文件进行操作的命令,通过使用文本处理命令,可以轻松的对文件进行排序,拆分,合并等操作,熟练掌握文本处理命令,在生物信息文本处理中,有十分重要的意义。
作为一个程序员,在软件开发职业生涯中或多或少会用到Linux系统,并且可能会使用Linux命令来检索需要的信息。本文将为各位开发者分享10个有用的Linux命令,希望对你会有所帮助。 以下就是今天我们
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
-d ' ' , -d参数表示用什么分隔,这里表示用空格分隔(记住这里-d只支持单个字符分隔,也就是-d 'a'可以,-d 'ab'不可以)
世界上最遥远的距离就是我在空格前,你在空格后呜呜呜呜~今天学习比较琐碎的文件查看、操作、统计的命令,一共11个!常记常新!
cut命令是一个常用的linux命令,它从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些剪切出来的东西写到标准输出。它有一些常用的参数,先看两个:
碎碎念:今天马拉松入门课程已经结课了,而我才补课到12天,呜呼!原本觉得自己R学的很好想直接跳到转录组,没有linux的基础根本听不懂,还得一步一步慢慢来。直播课连上3小时已经很难坚持了,补课的时候没有互动更加难熬,唯一的好处是听不懂的地方可以反复拖回来看,只能用这个勉强安慰一下自己了(;′⌒`)
主要是 awk/grep/sed这三驾马车,加上vi这个神器,最后辅助一些小工具,包括 wc,cat,diff,join,paste,cut,uniq 这里 简要地整理下Linux用来处理数据文本的工
date - print or set the system date and time
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
$n 功能描述:n为数字,$0 代表该脚本名称,$1-$9代表第一到第九个参数,十以内的参数,十以上的参数需要用大括号包含,如${10}
近年来随着经济的快速发展,一线城市的资源和就业机会吸引了很多外来人口,使其逐渐成为人口密集的城市之一。绝大多数人是以租房的形式解决居住问题。
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从ENSEMBL的注释来看,人基因组中包含60,676个注释的基因,19968个蛋白编码基因。这些基因长度不同、位置不同、转录出的转录本不同,下面我们用几篇推文一步步去了解下基因组中的基因都有哪些令我们惊讶的地方。
pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe。
$date +%s -d “04/24/2014 15:30:00” 1398324600
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