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
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 histhistogram -
plot boxboxplot -
plot lineline 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 git@github.com: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
