我有一个包含不同信息的大数据文件。我需要选择该文件的某些行并将其复制到另一个文件中。
my_file.txt
(列之间用 分隔"tab"
。我只报告了第一列,但之后还有其他信息)
有 2543 行和 22 列。
4gga_A_001_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 4GGA-A Q12834 2.04 CDC20 APC-coactivator
4ggc_A_002_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 4GGC-A Q12834 1.35 CDC20 APC-coactivator
4ggd_A_002_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 4GGD-A Q12834 2.43 CDC20 APC-coactivator
4n14_A_002_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 4N14-A Q12834 2.1 CDC20 APC-coactivator
5g04_R_002_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 5G04-R Q12834 3.9 CDC20 APC-coactivator
5khu_R_006_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 5KHU-R Q12834 4.8 CDC20 APC-coactivator
5lcw_Q_002_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 5LCW-Q Q12834 4.2 CDC20 APC-coactivator
6q6g_R_004_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 6Q6G-R Q12834 3.2 CDC20 APC-coactivator
6q6h_R_003_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 6Q6H-R Q12834 3.2 CDC20 APC-coactivator
6q6g_R_005_______________ clust_016 APC-coactivator_clust_016 6Q6G-R Q12834 3.2 CDC20 APC-coactivator
6q6h_R_002_______________ clust_017 APC-coactivator_clust_017 6Q6H-R Q12834 3.2 CDC20 APC-coactivator
1u6d_X_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 1u6d_X Q14145 1.85 KEAP1 BTB
1zgk_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 1zgk_A Q14145 1.35 KEAP1 BTB
2vpj_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 2vpj_A Q53G59 1.85 KLHL12 BTB
2xn4_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 2xn4_A O95198 1.99 KLHL2 BTB
3vng_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 3vng_A Q14145 2.1 KEAP1 BTB
3vnh_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 3vnh_A Q14145 2.1 KEAP1 BTB
3zgc_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 3zgc_A Q14145 2.2 KEAP1 BTB
3zgd_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 3zgd_A Q14145 1.98 KEAP1 BTB
4ch9_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4ch9_A Q9UH77 1.84 KLHL3 BTB
4chb_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4chb_A O95198 1.56 KLHL2 BTB
4ifj_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4ifj_A Q14145 1.8 KEAP1 BTB
4ifl_X_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4ifl_X Q14145 1.8 KEAP1 BTB
4ifn_X_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4ifn_X Q14145 2.4 KEAP1 BTB
4in4_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4in4_A Q14145 2.59 KEAP1 BTB
4iqk_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4iqk_A Q14145 1.97 KEAP1 BTB
4l7b_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4l7b_A Q14145 2.41 KEAP1 BTB
4l7b_B_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4l7b_B Q14145 2.41 KEAP1 BTB
4l7c_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4l7c_A Q14145 2.4 KEAP1 BTB
4l7d_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4l7d_A Q14145 2.25 KEAP1 BTB
4n1b_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4n1b_A Q14145 2.55 KEAP1 BTB
4xmb_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4xmb_A Q14145 2.43 KEAP1 BTB
5f72_C_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5f72_C Q14145 1.85 KEAP1 BTB
5nkp_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5nkp_A Q9UH77 2.8 KLHL3 BTB
5wfl_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5wfl_A Q14145 1.93 KEAP1 BTB
5wfv_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5wfv_A Q14145 1.91 KEAP1 BTB
5wg1_A_002_______________ clust_001 BTB_clust_001 5wg1_A Q14145 2.02 KEAP1 BTB
5whl_A_002_______________ clust_001 BTB_clust_001 5whl_A Q14145 2.5 KEAP1 BTB
5whl_B_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5whl_B Q14145 2.5 KEAP1 BTB
5who_A_002_______________ clust_001 BTB_clust_001 5who_A Q14145 2.23 KEAP1 BTB
5who_B_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5who_B Q14145 2.23 KEAP1 BTB
5wiy_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5wiy_A Q14145 2.23 KEAP1 BTB
5wiy_B_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5wiy_B Q14145 2.23 KEAP1 BTB
5x54_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5x54_A Q14145 2.3 KEAP1 BTB
5yq4_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5yq4_A Q9Y2M5 1.58 KLHL20 BTB
5yy8_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5yy8_A Q9Y6Y0 1.98 IVNS1ABP BTB
6fmp_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6fmp_A Q14145 2.92 KEAP1 BTB
6fmq_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6fmq_A Q14145 2.1 KEAP1 BTB
6gy5_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6gy5_A Q9Y2M5 1.09 KLHL20 BTB
6hws_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6hws_A Q14145 1.75 KEAP1 BTB
6n3h_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6n3h_A Q9Y6Y0 2.6 IVNS1ABP BTB
6rog_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6rog_A Q14145 2.16 KEAP1 BTB
我需要使用第三、第五和第六列中的值提取行。详细地说,对于相等的第三列字符串(例如 APC-coactivator_clust_001 或 APC-coactivator_clust_016 ...),我必须提取对应于每个不同的第五列值(例如 Q12834 ...)的最低第六列值的行。不知道我说得够不够清楚。不管怎样,我给你带来了我应该得到的输出文件。
outpout.txt
4ggc_A_002_______________ clust_001 APC-coactivator_clust_001 4GGC-A Q12834 1.35 CDC20 APC-coactivator
6q6g_R_005_______________ clust_016 APC-coactivator_clust_016 6Q6G-R Q12834 3.2 CDC20 APC-coactivator
6q6h_R_002_______________ clust_017 APC-coactivator_clust_017 6Q6H-R Q12834 3.2 CDC20 APC-coactivator
1zgk_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 1zgk_A Q14145 1.35 KEAP1 BTB
2vpj_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 2vpj_A Q53G59 1.85 KLHL12 BTB
4chb_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4chb_A O95198 1.56 KLHL2 BTB
4ch9_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 4ch9_A Q9UH77 1.84 KLHL3 BTB
5yy8_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 5yy8_A Q9Y6Y0 1.98 IVNS1ABP BTB
6gy5_A_001_______________ clust_001 BTB_clust_001 6gy5_A Q9Y2M5 1.09 KLHL20 BTB
答案1
仅使用awk
和处理输入文件一次:
awk 'min[$3, $5]!=""{ if(min[$3, $5]>$6){ line[$3, $5]=$0; min[$3, $5]=$6}; next }
{ min[$3, $5]=$6; line[$3, $5]=$0 }
END{ for(x in line) print line[x] }' infile
到“保持线具有相同的最小值”在第6列中:
awk 'min[$3, $5]!=""{ if(min[$3, $5] >$6){ line[$3, $5]=$0; min[$3, $5]=$6 };
if(min[$3, $5]==$6){ line[$3, $5]=line[$3, $5] ORS $0 }; next
}
{ min[$3, $5]=$6; line[$3, $5]=$0 }
END{ for(x in line) print line[x] }' infile
答案2
和awk
FNR==NR && !seen[$3,$5]++ {val[$3,$5]=$6}
FNR==NR && seen[$3,$5] {if ($6<val[$3,$5]) {val[$3,$5]=$6} }
NR!=FNR && val[$3,$5]==$6
运行与
awk -f script.awk input input
它有什么作用?
创建一个伪多维数组使用第 3 列和第 5 列作为索引并且
- 如果没有这样的元素,则获取第6列的值
- 如果存在这样的元素,则将值与第 6 列进行比较并选择较小的元素
- 然后重新运行该文件并选择数组索引与第 3 列和第 5 列匹配且第 6 列的值适合数组元素的每一行。
运行该文件两次,但 RAM 占用量非常低。排序如输入文件中所示。
答案3
sort -t$'\t' -k3,3 -k5,5 -k6n,6 file | awk -F\\t '!seen[$3,$5]++'
主要sort
用于字段 6 的数字排序 - 以下也可以:
sort -t$'\t' -k6n,6 file | awk -F\\t '!seen[$3,$5]++'
但是,输出不会按第 3 列和第 5 列进行分组。awk
用于打印包含唯一的第 3/5 列对的第一行。可以在不支持C 字符串的 shell"$(printf '\t')"
中使用。$'\t'
$'...'
awk 处理文件两次以保持与输入相同的顺序并保持具有相同最小值的行:
awk '
FNR==NR {if (min[$3,$5]=="" || $6<min[$3,$5]) min[$3,$5]=$6; next} $6==min[$3,$5]
' file file
答案4
输出的顺序与建议的输出不同,因此如果顺序不重要,则可以这样做:
sort -s -k3,3 -k5,5 -k6,6n < in | perl -ane 'print unless $seen{$F[2]}{$F[4]}++' > out
如果要维持原来的顺序,可以运行
nl < in | sort -s -k4,4 -k6,6 -k7,7n | perl -ane 'print unless $seen{$F[3]}{$F[5]}++' | sort -k1,1n | cut -f2- > out
然而,即使你的样本输出是不是保留原始顺序(grep 4ch[9b]_A_001
在您的输入和输出样本中,您将看到)。