如何将3列csv文件转换为表(或矩阵)

Question

我有这样的CSV输入文件格式，字段1中有核苷酸序列，字段2中有文本，字段4中有整数：

ATGC,CD3,56
ATGC,CD4,67
ATGC,IgD,126
ATGC,IgM,127
AGTC,CD3,67
AGTC,CD4,78
AGTC,IgD,102
AGTC,IgM,89
TCGA,CD3,334
TCGA,CD4,123
TCGA,IgD,456
TCGA,IgM,80
CGTA,CD3,54
CGTA,CD4,32
CGTA,IgD,82
CGTA,IgM,117

我使用Mac的3列格式使用数字打开了这个CSV文件，但是，我想将它转换为表(或矩阵)格式(也是CSV文件)，将第一列核苷酸序列转换为一个标题，并希望结果看起来也像一个表(或矩阵)：

     ATGC  AGTC  TCGA  CGTA
CD3  56    67    334   54
CD4  67    78    123   32
IgD  126   102   456   82
IgM  127   89    80    117

下面是我实际输入的CSV文件中的一个部分(示例input.txt)：

AGAATAGTCTGATTCT,-,,38
AGAATAGTCTGATTCT,AnnexinV,,51
AGAATAGTCTGATTCT,CD127,,39
AGAATAGTCTGATTCT,CD138,,3
AGAATAGTCTGATTCT,CD14,,2
AGAATAGTCTGATTCT,CD16,,4
AGAATAGTCTGATTCT,CD19,,10
AGAATAGTCTGATTCT,CD20,,6
AGAATAGTCTGATTCT,CD24,,21
AGAATAGTCTGATTCT,CD25,,4
AGAATAGTCTGATTCT,CD27,,87
AGAATAGTCTGATTCT,CD3,,235
AGAATAGTCTGATTCT,CD34,,5
AGAATAGTCTGATTCT,CD38,,18
AGAATAGTCTGATTCT,CD4,,412
AGAATAGTCTGATTCT,CD43,,99
AGAATAGTCTGATTCT,CD5,,430
AGAATAGTCTGATTCT,CD56,,3
AGAATAGTCTGATTCT,CD8,,7
AGAATAGTCTGATTCT,IgD,,4
AGAATAGTCTGATTCT,IgM,,2
TGTGGTAGTTCGTCTC,-,,9
TGTGGTAGTTCGTCTC,AnnexinV,,42
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD127,,6
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD138,,4
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD16,,40
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD19,,7
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD20,,2
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD24,,24
TGTGGTAGTTCGTCTC,CD25,,2

如何使用Linux文本格式命令来做到这一点？

Answer 1

使用Miller (https://github.com/johnkerl/miller)与

mlr --n2p --ifs "," label key,property,emptyfield,value \
then reshape -s key,value \
then unsparsify \
then cut -x -f emptyfield input.csv

你会有

property AGAATAGTCTGATTCT TGTGGTAGTTCGTCTC
-        38               9
AnnexinV 51               42
CD127    39               6
CD138    3                4
CD14     2                -
CD16     4                40
CD19     10               7
CD20     6                2
CD24     21               24
CD25     4                2
CD27     87               -
CD3      235              -
CD34     5                -
CD38     18               -
CD4      412              -
CD43     99               -
CD5      430              -
CD56     3                -
CD8      7                -
IgD      4                -
IgM      2                -