다양한 정보가 포함된 빅데이터 파일이 있습니다. 이 파일의 특정 줄을 선택하여 다른 파일에 복사해야 합니다.
my_file.txt
(열은 구분 기호로 구분됩니다 "tab"
. 첫 번째 열만 보고했는데 그 이후에는 추가 정보가 있습니다)
2543개의 행과 22개의 열이 있습니다.
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
세 번째, 다섯 번째, 여섯 번째 열의 값을 사용하여 행을 추출해야 합니다. 자세히 말하면 동일한 세 번째 열 문자열(예: APC-coactivator_clust_001 또는 APC-coactivator_clust_016...)의 경우 열 값의 각 개별 다섯 번째 열 값(예: Q12834...)에 해당하는 가장 낮은 여섯 번째 열 값을 추출해야 합니다. 내가 충분히 명확하게 설명했는지 모르겠습니다. 어쨌든, 내가 받기로 되어 있던 출력 파일을 가져왔습니다.
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
답변1
awk
입력 파일을 한 번만 사용 하고 처리하십시오.
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
도착하다"동일한 최소값으로 라인 유지"6열 :
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
답변2
그리고awk
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]==$6
다음으로 실행
awk -f script.awk input input
그것은 무엇을 합니까?
만들다의사 다차원 배열열 3과 5를 인덱스로 사용하고
- 해당 요소가 없으면 열 6의 값을 가져옵니다.
- 그러한 요소가 존재하는 경우 값을 6열과 비교하여 더 작은 요소를 선택합니다.
- 그런 다음 파일을 다시 실행하고 배열 인덱스가 열 3 및 5와 일치하고 열 6의 값이 배열 요소에 맞는 각 행을 선택합니다.
파일이 두 번 실행되지만 RAM 사용량이 매우 낮습니다. 정렬은 입력 파일에 표시된 대로입니다.
답변3
sort -t$'\t' -k3,3 -k5,5 -k6n,6 file | awk -F\\t '!seen[$3,$5]++'
주로 sort
필드 6의 숫자 정렬에 사용됩니다. 다음도 작동합니다.
sort -t$'\t' -k6n,6 file | awk -F\\t '!seen[$3,$5]++'
그러나 출력은 열 3과 5로 그룹화되지 않습니다. awk
고유한 열 3/5 쌍을 포함하는 첫 번째 행을 인쇄하는 데 사용됩니다. C 문자열을 지원하지 않는 쉘에서 사용할 수 있습니다 "$(printf '\t')"
.$'\t'
$'...'
awk는 파일을 두 번 처리하여 입력과 동일한 순서를 유지하고 동일한 최소값으로 줄을 유지합니다.
awk '
FNR==NR {if (min[$3,$5]=="" || $6<min[$3,$5]) min[$3,$5]=$6; next} $6==min[$3,$5]
' file file
답변4
출력은 제안된 순서와 다르므로 순서가 중요하지 않은 경우 다음을 수행할 수 있습니다.
sort -s -k3,3 -k5,5 -k6,6n < in | perl -ane 'print unless $seen{$F[2]}{$F[4]}++' > out
원래 순서를 유지하려면 다음을 실행할 수 있습니다.
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
그러나 샘플 출력이아니요원래 순서는 유지됩니다( grep 4ch[9b]_A_001
입력 및 출력 샘플에서 볼 수 있듯이).