Cóż, mam następujący plik:

Progeny Sire    Dam    Sex  PENAS       P35         P41
13254   11908   11421   M   47.275811   1322.828674 1719.183748
13323   11335   11386   M   43.29896    1225.57111  1634.436447
13562   11864   11895   M   47.884191   1228.568357 1615.427502
13338   11335   11970   M   45.780973   1196.32757  1561.900145

Muszę transponować penas, P35 i P41 kolumny. Kolumny te będą nową kolumną: wiek. Wizualnie potrzebuję tego pliku być w ten sposób:

Progeny Sire    Dam     Sex AGE     Peso
13254   11908   11421   M   PENAS   47.275811
13254   11908   11421   M   P35     1322.828674
13254   11908   11421   M   P41     1719.183748
13323   11335   11386   M   PENAS   43.29896
13323   11335   11386   M   P35     1225.57111
13323   11335   11386   M   P41     1634.436447
13562   11864   11895   M   PENAS   47.884191
13562   11864   11895   M   P35     1228.568357
13562   11864   11895   M   P41     1615.427502
13338   11335   11970   M   PENAS   45.780973
13338   11335   11970   M   P35     1196.32757
13338   11335   11970   M   P41     1561.900145

Próbowałem tego polecenia, ale nie działa:

awk 'NR==1{h=$1 OFS $2 OFS $3 OFS $4 OFS $5 OFS $6 OFS $7; next}
            {a[$2]=(($1 in a)?(a[$1] OFS $NF):(OFS $5 OFS $6 OFS $7 OFS "AGE"));
             if(!($7 in b)) {h=h OFS $7; b[$7]}}
        END{print h; for(k in a) print k,a[k]}' a.txt | column -t > b

I utknąłem w tym momencie, proszę jakaś sugestia? Dzięki. Uwaga, mój oryginalny zestaw danych ma 1400 wierszy.

4
Greg Rov 5 czerwiec 2018, 04:26

3 odpowiedzi

Najlepsza odpowiedź

Oto kolejny awk, nie zależne od liczby kolumn ...

$ awk 'NR==1{n=split($0,h); 
             for(i=1;i<=NF-3;i++) printf "%s", $i OFS; 
             printf "%s\n", "AGE" OFS "Peso"; next} 
            {split($0,p); 
             NF--; 
             for(i=1;i<=3;i++) 
               {$(NF-1)=h[NF-2+i]; 
                $NF=p[NF-2+i]; 
                print}}' file | column -t


Progeny  Sire   Dam    Sex  AGE    Peso
13254    11908  11421  M    PENAS  47.275811
13254    11908  11421  M    P35    1322.828674
13254    11908  11421  M    P41    1719.183748
13323    11335  11386  M    PENAS  43.29896
13323    11335  11386  M    P35    1225.57111
13323    11335  11386  M    P41    1634.436447
13562    11864  11895  M    PENAS  47.884191
13562    11864  11895  M    P35    1228.568357
13562    11864  11895  M    P41    1615.427502
13338    11335  11970  M    PENAS  45.780973
13338    11335  11970  M    P35    1196.32757
13338    11335  11970  M    P41    1561.900145
4
karakfa 5 czerwiec 2018, 01:55

Zrobiłbym to tak:

transpoń.awk

NR == 1 { 
  NF     -= 2         # Remove last two header columns
  $NF     = "AGE"     # Add AGE column header
  $(NF+1) = "Peso"    # Add Peso column header
  print               # Print header
  next                # Skip to next line
}

{
  for (i=5; i<=7; i++) {
    if(i==5) s = "PENAS"
    if(i==6) s = "P35"
    if(i==7) s = "P41"

    print $1, $2, $3, $4, s, $i
  }
}

Uruchom go na przykład w ten sposób:

awk -v OFS='\t' -f transpose.awk infile

Wynik:

Progeny Sire    Dam     Sex AGE     Peso
13254   11908   11421   M   PENAS   47.275811
13254   11908   11421   M   P35     1322.828674
13254   11908   11421   M   P41     1719.183748
13323   11335   11386   M   PENAS   43.29896
13323   11335   11386   M   P35     1225.57111
13323   11335   11386   M   P41     1634.436447
13562   11864   11895   M   PENAS   47.884191
13562   11864   11895   M   P35     1228.568357
13562   11864   11895   M   P41     1615.427502
13338   11335   11970   M   PENAS   45.780973
13338   11335   11970   M   P35     1196.32757
13338   11335   11970   M   P41     1561.900145

Ostrzeżenie

Zwróć uwagę na ostrzeżenie w komentarzach z Edmorton o brudach z NF.

3
Thor 5 czerwiec 2018, 12:26

Obserwuj awk może również pomóc tutaj.

awk '
FNR==1{
  for(i=5;i<=NF;i++){
    a[++h]=$i};
  NF-=2;
  $NF="AGE Peso";
  print;
  next}
{
  for(j=5;j<=NF;j++){
    printf("%s %s %s %s %s %s\n",$1,$2,$3,$4,a[++k],$j);
    k=j==NF?k="":k}
}' Input_file | column -t
1
RavinderSingh13 5 czerwiec 2018, 03:38