title: "Csvtk命令行下表格统计分"
date: 2021-03-11T06:28:06+08:00
draft: true
tags: ['csv']
author: "dadigang"
author_cn: "大地缸"
personal: "http://www.real007.cn"
关于作者
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csvtk:命令行下表格统计分析、数据筛选、替换、整理神器
内容主要来自csvkt官方中文介绍 https://bioinf.shenwei.me/csvtk/chinese/。有改动,内容有增加
如同生物信息领域中的FASTA/Q格式一样,CSV/TSV作为计算机、数据科学和生物信息的基本格式,应用非常广泛。常用的处理软件包括:
- 以微软Excel为代表的电子表格软件
- Notepad++/SublimeText等文本编辑器
- sed/awk/cut等Shell命令
- 各种编程语言的数据处理库。
然而,电子表格软件和文本编辑器固然强大,但依赖鼠标操作,不适合批量处理; sed/awk/cut等Shell命令主要用于通用的表格数据,不适合含有标题行的CSV格式; 为了一个小操作写Python/R脚本也有点小题大作,且难以复用。
开发csvtk前现有的工具主要是Python写的csvkit,Rust写的xsv,C语言写的miller,都各有优劣。作者沈伟之前刚开发完seqkit,投文章过程中时间充足,便想趁热再造一个轮子。
所以我决定写一个命令行工具来满足CSV/TSV格式的常见操作,这就是csvtk了。
安装
支持Windows/Mac/Linux的32和64位系统。用户根据自己的系统自取。
最新版发布页面:https://github.com/shenwei356/csvtk/releases
Linux 64位Ubuntu为例
# 下载,大小为7.46M
wget https://github.com/shenwei356/csvtk/releases/download/v0.19.1/csvtk_linux_amd64.tar.gz
# 解压后为16M
tar xvzf csvtk_linux_amd64.tar.gz
# 添加环境变量自己用,Ubuntu默认~/bin为环境变量
mkdir -p $HOME/bin/; cp csvtk $HOME/bin/
# 添加系统变量给所有人用 (可选)
sudo cp csvtk /usr/local/bin/
# Conda安装(依赖关系检查可能要好久)
conda install -c bioconda csvtk
Windows 64位版
https://github.com/shenwei356/csvtk/releases/download/v0.19.1/csvtk_windows_amd64.exe.tar.gz
Mac 64位版 https://github.com/shenwei356/csvtk/releases/download/v0.19.1/csvtk_darwin_amd64.tar.gz
介绍
基本信息
- 工具类型: 命令行工具,子命令结构
- 支持格式: CSV/TSV, plain/gzip-compressed
- 编程语言: Go
- 支持平台: Linux, OS X, Windows 等
- 发布方式: 单一可执行二进制文件,下载即用
- 发布平台: Github, Bioconda
- 项目主页: http://bioinf.shenwei.me/csvtk/
- 开源地址: https://github.com/shenwei356/csvtk
特性
- 跨平台
- 轻量,无任何依赖,无需编译、配置,下载即用
- 快速
- 支持stdin和gzip压缩的输入和输出文件,便于流处理
- 27个子命令提供多种实用的功能,且能通过命令行管道组合
- 支持Bash自动补全
- 支持简单的绘图
功能
在开发csvtk之前的两三年间,我已经写了几个可以复用的Python/Perl脚本(https://github.com/shenwei356/datakit) ,包括csv2tab、csvtk_grep、csv_join、csv_melt,intersection,unique。所以我的计划是首先集成这些已有的功能,随后根据需求进行扩展。
到目前为止,csvtk已有27个子命令,分为以下几大类:
- 信息
-
headers
直观打印标题行( 操作列数较多的CSV前使用最佳) -
stats
基本统计 -
stats2
对选定的数值列进行基本统计
-
- 格式转化
-
pretty
转为美观、可读性强的格式( 最常用命令之一) -
csv2tab
转CSV为制表符分割格式(TSV) -
tab2csv
转TSV为CSV -
space2tab
转空格分割格式为TSV -
transpose
转置CSV/TSV -
csv2md
转CSV/TSV为makrdown格式( 写文档常用)
-
- 集合操作
-
head
打印前N条记录 -
sample
按比例随机采样 -
cut
选择特定列,支持 按列或列名进行基本选择、范围选择、模糊选择、负向选择( 最常用命令之一,非常强大) -
uniq
无须排序,返回按指定(多)列作为key的唯一记录(好绕。。) -
freq
按指定(多)列进行计数( 常用) -
inter
多个文件间的交集 -
grep
指定(多)列为Key进行搜索( 最常用命令之一,可按指定列搜索) -
filter
按指定(多)列的数值进行过滤 -
filter2
用类似awk的数值/表达式,按指定(多)列的数值进行滤 -
join
合并多个文件( 常用)
-
- 编辑
-
rename
直接重命名指定(多)列名( 简单而实用) -
rename2
以正则表达式重命名指定(多)列名( 简单而实用) -
replace
以正则表达式对指定(多)列进行替换编辑( 最常用命令之一,可按指定列编辑) -
mutate
以正则表达式基于已有列创建新的一列( 常用于生成多列测试数据) -
mutate2
用类似awk的数值/表达式,以正则表达式基于已有(多)列创建新的一列( 常用) -
gather
类似于R里面tidyr包的gather方法
-
- 排序
-
sort
按指定(多)列进行排序
-
- 绘图
-
plot
基本绘图-
plot hist
histogram -
plot box
boxplot -
plot line
line plot and scatter plot
-
-
- 其它
-
version
版本信息和检查新版本 -
genautocomplete
生成支持Bash自动补全的配置文件,重启Terminal生效。
-
使用
- 输入数据要求每行的列数一致,空行也会报错
- csvtk默认输入数据含有标题行,如没有请开启全局参数
-H
- csvtk默认输入数据为CSV格式,如为TSV请开启全局参数
-t
- 输入数据列名最好唯一无重复
- 如果TSV中存在双引号
""
,请开启全局参数-l
- csvtk默认以
#
开始的为注释行,若标题行含#
,请给全局参数-C
指定另一个不常见的字符(如$
)
例子
仅提供少量例子,更多例子请看使用手册 http://bioinf.shenwei.me/csvtk/usage/ 。
源代码:https://github.com/shenwei356/csvtk/
下载软件和测序数据
git clone [email protected]:shenwei356/csvtk.git
cd csvtk/testdata/
注意:
- 有些测序数据可能不在testdata中,可以自行根据下面页面显示内容保存;
- 软件默认为csv,使用-t参数改为tsv
- 命令后面可接输入文件,作者用cat inputfile 格式使命令中无输入文件,从 | 管道符读取数据,代码阅读更清楚
- 示例数据
```
# 查看一个逗号分隔的名单示例文件
$ 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"
```
- 增强可读性
```
# 格式化结果按列对齐,补空格
$ 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
NA Robert Abel 123
```
- 转为markdown,写博客、公众号超级有用
```
$ cat names.csv | csvtk csv2md
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
```
效果
idfirst\_namelast\_nameusername11RobPikerob2KenThompsonken4RobertGriesemergri1RobertThompsonabcNARobertAbel123
- 用 列位置或列名来选择指定列,可改变列的顺序
```
# 按列位置选择并可设置顺序
$ cat names.csv | csvtk cut -f 3,1 | csvtk pretty
# 按列名选择并可重排序列
$ cat names.csv | csvtk cut -f last_name,id | csvtk pretty
last_name id
Pike 11
Thompson 2
Griesemer 4
Thompson 1
Abel NA
```
- 用 通配符选择多列
```
# 匹配内容可不可引号,有引号阅读更方便
# *代表包括任意,多选择可用逗号,并行
$ cat names.csv | csvtk cut -F -f '*name,id' | csvtk pretty
first_name last_name username id
Rob Pike rob 11
Ken Thompson ken 2
Robert Griesemer gri 4
Robert Thompson abc 1
Robert Abel 123 NA
```
- 删除第2,3列( 下列第二种方法是选定范围,但-3在前,-2在后)
```
# 指定列号
$ cat names.csv | csvtk cut -f -2,-3 | csvtk pretty
# 指定列范围
$ cat names.csv | csvtk cut -f -3--2 | csvtk pretty
# 指定列名
$ cat names.csv | csvtk cut -f -first_name,-last_name | csvtk pretty
id username
11 rob
2 ken
4 gri
1 abc
NA 123
```
- 按指定列搜索, 默认精确匹配
```
# -f指定id列,-p指定模式,默认匹配单元格,匹配1,不会匹配11。模糊可用通配符
$ cat names.csv | csvtk grep -f id -p 1 | csvtk pretty
id first_name last_name username
1 Robert Thompson abc
```
- 模糊搜索(正则表达式)
```
# -r开启模糊匹配,只要包含即可
$ cat names.csv | csvtk grep -f id -p 1 -r | csvtk pretty
id first_name last_name username
11 Rob Pike rob
1 Robert Thompson abc
```
- 用文件作为模式来源
```
# 经常需要配置多个值,按列表数据筛选很方便
$ cat names.csv | csvtk grep -f id -P id-files.txt
```
- 对指定列做简单替换
```
# 支持正则的替换,匹配内容保存为$1,再修饰
$ cat names.csv | csvtk replace -f id -p '(\d+)' -r 'ID: $1' | csvtk pretty
id first_name last_name username
ID: 11 Rob Pike rob
ID: 2 Ken Thompson ken
ID: 4 Robert Griesemer gri
ID: 1 Robert Thompson abc
NA Robert Abel 123
```
- 用key-value文件来替换(seqkit和brename都支持类似操作)
```
# 指定列表的替换
$ cat data.tsv
name id
A ID001
B ID002
C ID004
$ cat alias.tsv
001 Tom
002 Bob
003 Jim
# nr代表行号,kv代表将匹配的$1替换为-k文件中第2列
$ csvtk replace -t -f 2 -p "ID(.+)" -r "N: {nr}, alias: {kv}" -k alias.tsv data.tsv
name id
A N: 1, alias: Tom
B N: 2, alias: Bob
C N: 3, alias: 004
```
- 合并表格,需要分别指定各文件中的key列:默认均为第一列;若列(名)相同提供一个;若不同用分号分割
```
$ cat phones.csv
username,phone
gri,11111
rob,12345
ken,22222
shenwei,999999
# 按名合并,包括不匹配的值
$ csvtk join -f 'username;username' --keep-unmatched names.csv phones.csv | csvtk pretty
id first_name last_name username phone
11 Rob Pike rob 12345
2 Ken Thompson ken 22222
4 Robert Griesemer gri 11111
1 Robert Thompson abc
NA Robert Abel 123
```
以上的内容是否能加速你的分析工作。
扩展阅读:
Usage and Examples https://bioinf.shenwei.me/csvtk/usage/
英文使用和示例,每个命令的使用实例
Tutorial https://bioinf.shenwei.me/csvtk/tutorial/ 具体应用教程,以OTU表为例