csvtk: 命令行版极简dplyr

写在前面

什么时候写 csvtk 呀，csvtk 也借鉴了些 datamash 的东西。

之前写 datamash 的使用教程，收到了一位读者的私信，内容如上。

话说这位读者不是别人，正是大名鼎鼎 seqkit 和 csvtk 的开发者 shenwei356 (github ID)，江湖人称「爪哥」。我从来没有问过他为什么 ID 有个数字后缀「356」，我私以为是一年 365 天里有 356 天他都在写程序，剩下的几天过年放假。说到爪哥，如果你看到这篇文章之前不知道他我不怪你，但是今天以后希望他可以每天都和你在一起。

爪哥用两个工具就让自己在生物信息领域有了一席之地。其中 seqkit 是用来处理 fasta/q 文本的工具，这篇文章要写的 csvtk 是处理 c/tsv 文本的工具。如果你感觉我的说法夸张了，不妨想想每天接触到的各种文件，无论是 gff 还是 bed 还是 sam 甚至是 vcf，其本质都是 tsv 格式，再加上 seqkit 针对的 fasta 和 fastq。如果你能熟练使用这两个工具，今后的每一天就都会感受到爪哥无微不至的关怀。我经常在敲完一行命令后会在心里大喊一声「爪哥NB」。

csvtk 特点

熟悉 Linux 的人谈到命令行的文本处理，定会奉上文本处理「三剑客」：awk，sed，grep。csvtk 并不想抢他们的风头，而是可以无痛的整合到各种处理流程中。它凭借自己的特点，让命令行里的文本处理更容易。

csvtk 的特点之一是对 header 的识别和处理，它可以让你省去很多原本在使用 awk 等命令时针对 header 行的代码。既然考虑到了 header，特点之二就是支持通过列名来进行列的选择，这里的选择还包括反选和模糊选择。除此之外，之所以说便于和其他流程的整合，还因为它可以直接处理标准输入和压缩文本，同时这个软件本身不需要编译也没有任何其它依赖，非常容易安装，conda 可以直接搞定。

csvtk 本身支持多线程以及若干子命令，用起来会发现通常其速度和效率比在 python 和 R 中输入很多行代码都要高。如果这些依旧不能打动你，csvtk 还有一个神奇的功能：直接用一行代码在命令行里画图。真 6。

csvtk 介绍

csvtk 有三十多个子命令，基本上可以理解为是命令行版极简 dplyr 加若干 linux 命令的增强整合。子命令按照类别和功能分类，可以分为如下几类，其中结尾带有+的子命令是我常用的和值得尤其关注的。

文本信息类

headers 打印首行（列名）
dim 查看文件的行列数，和 R 中的 dim 类似 +
summary 对所选列进行简单的描述性统计，如果是统计内容是数字，则类似于 R 中的 summary() ，同时支持分组统计。如果统计内容是文本，支持类似于 datamash 的多内容统计。+

格式转化类

pretty 可以让 csv 变成漂亮的对齐易读表格+
transpose 类似于 R 中的t()对数据进行转置
csv2json 则可以让数据转换为 json 格式
csv2md 则是炫酷的直接变成 markdown 支持的表格+

集合操作类

这一类命令是操作的重点，有很多子命令，其中部分类似于 unix 中对应的命令但又有所区别。

head 查看文件开始若干行
concat 合并文件，类似于cat但是可以按照列名进行匹配合并
sample 按照比例对文本进行提取
cut 按照列选择，支持列数和列名，支持反选和模糊选择+
uniq 无需排序进行去重+
freq 所选字段评率统计
inter 多个文件取交集
grep 类似于 lunix 的 grep，支持正则和反选等操作+
filter 按照数学表达式筛选，支持多列判断，精简版
filter2 按照数学表达式筛选，约等于 lunix 中的 awk，复杂版+
join 按照字段合并多个文件，类似于 linux 的 join
split 按照某列值拆分文件，也就是分组保存为多个文件
collapse 按照所选字段的 key 合并其它字段+

文本编辑类

如果你熟悉 R 中的 dplyr，这类型的子命令中有不少都会让你感觉熟悉。

add-header 增加列名
del-header 删除列名
rename 对列重命名
rename2 支持正则表达式的列重命名
replace 通过正则表达式替换所选列对应的内容，支持捕获变量，内置特殊替换符号+
mutate 对某一列进行正则表达处理增加新的一列
mutate2 对多列进行 awk 类似的字符和数学表达式处理，增加新列+
gather 类似于 dplyr 中的gather()函数，数据「由宽变长」
sort 支持按照一列或者多列排序，且支持自定义顺序排序

扫码即刻交流

画图

借助 gonum 中的 plot 包，csvtk 还可以直接画一些基本的统计图，这功能其实已经超越 dplyr 向着 ggplot2 挺进了。画图相关命令可以根据文件后缀自动确定输出类型。

plot 支持 boxplot, histogram, line 和 scatter 四种图，图的主要元素都可以设置，支持的输出格式包括 eps/pdf/svg/tiff/jpg/png，对应如下三个命令：

csvtk plot hist
csvtk plot box
csvtk plot line

csvtk 示例

因为篇幅的原因，这里仅展示几个使用示例，更多更详细的内容可以直接参考爪哥写的使用文档。另外本文使用的数据也来自官方测试数据。

描述统计量

csvtk 的 summary 命令有两个亮点，第一是支持对文本和数值的多种分组统计；第二个是可以过滤对应字段的非数值内容（比如N/A）。

$ cat digitals2.csv
f1,f2,f3,f4,f5
foo,bar,xyz,1,0
foo,bar2,xyz,1.5,-1
foo,bar2,xyz,3,2
foo,bar,xyz,5,3
foo,bar2,xyz,N/A,4

针对上述数据，按照第一列和第二列进行分组，同时计算第四列和第五列的和，排除非数值内容，以易读方式输出结果。命令如下：

$ cat digitals2.csv | \
csvtk summary -i -f f4:sum,f5:sum -g f1,f2 | \
csvtk pretty

f1    f2     f4:sum   f5:sum
bar   xyz    7.00     106.00
bar   xyz2   4.00     4.00
foo   bar    6.00     3.00
foo   bar2   4.50     5.00

一键变漂亮

上面已经用到的pretty命令可以让输出的结果更加易读。

$ cat names.csv
id,first_name,last_name,username
11,Rob,Pike,rob
2,Ken,Thompson,ken
4,Robert,Griesemer,gri
1,Robert,Thompson,abc

$ cat names.csv |csvtk pretty
id   first_name   last_name   username
11   Rob          Pike        rob
2    Ken          Thompson    ken
4    Robert       Griesemer   gri
1    Robert       Thompson    abc

$ cat names.csv |csvtk pretty -r
id   first_name   last_name   username
11          Rob        Pike        rob
 2          Ken    Thompson        ken
 4       Robert   Griesemer        gri
 1       Robert    Thompson        abc

无需排序快速去重

之前曾经讨论一个大文本去重的问题，从当时的结果来看，对于大文本在 linux 中排序是去重的主要限速步骤。但是在 csvtk 中，可以不通过排序而直接进行去重。针对当时的问题，对于一个 3,741,430 行的文本，先排序再去重需要 30s 左右的时间，而使用 csvtk uniq 仅需要两三秒。

time awk 'OFS="\t" { if($1>$2){print $2,$1,$3} else {print} }' howtouniq.txt \
    | csvtk uniq -H -t -f 1,2 > howtouniq.txt.awk-csvtk

#real    0m2.674s
#user    0m5.660s
#sys     0m0.482s

复杂条件筛选数据

csvtk 中的 filter2 支持使用复杂条件筛选数据，类似于 awk。首先支持 + - / * & | ^ ** % 等运算，也支持> >= < <= == != =~ !~，同时还可以使用|| && 对多个条件进行组合。例如：


$ cat names.csv
id,first_name,last_name,username
11,"Rob","Pike",rob
2,Ken,Thompson,ken
4,"Robert","Griesemer","gri"
1,"Robert","Thompson","abc"
NA,"Robert","Abel","123"

$ cat names.csv | csvtk filter2 -f '$id > 3 || $username=="ken"'
id,first_name,last_name,username
11,Rob,Pike,rob
2,Ken,Thompson,ken
4,Robert,Griesemer,gri

快速添加新列

使用mutate2可以按照复杂运算快速添加新的内容，支持的操作和filter2一致。

比如拼接字符串：

$ cat names.csv  \
    | csvtk mutate2 -n full_name -e ' $first_name + " " + $last_name ' \
    | csvtk pretty
id   first_name   last_name   username   full_name
11   Rob          Pike        rob        Rob Pike
2    Ken          Thompson    ken        Ken Thompson
4    Robert       Griesemer   gri        Robert Griesemer
1    Robert       Thompson    abc        Robert Thompson
NA   Robert       Abel        123        Robert Abel

甚至还可以通过三元运算符进行判断填空：

cat digitals.tsv | csvtk mutate2 -t -H -e '$1 > 5 ? "big" : "small" '
4       5       6       small
1       2       3       small
7       8       0       big
8       1,000   4       big

单行命令快速出图

在测试数据中，有一组数据包含不同组别的序列长度和 GC 含量，可以通过plot hist绘制长度的直方图，通过plot box绘制每组的 GC 含量箱线图。


$ zcat grouped_data.tsv.gz | head -n 5 | csvtk -t pretty
Group     Length   GC Content
Group A   97       57.73
Group A   95       49.47
Group A   97       49.48
Group A   100      51.00

csvtk -t plot hist grouped_data.tsv.gz -f 2 --title Histogram -o histogram.png

csvtk -t plot box grouped_data.tsv.gz -g "Group" -f "GC Content" --width 3 --title "Box plot" > boxplot.png