方案一

基本思路：将所有内容存储到一个二维数组中，之后按列输出每一行

 cat file.txt | awk 'BEGIN{c=0;} {for(i=1;i<=NF;i++) {num[c,i] = $i;} c++;} END{ for(i=1;i<=NF;i++){str=""; for(j=0;j<NR;j++){ if(j>0){str = str" "} str= str""num[j,i]}printf("%s\n", str)} }'

如果想使用tab键分开：

cat file.txt | awk 'BEGIN{c=0;} {for(i=1;i<=NF;i++) {num[c,i] = $i;} c++;} END{ for(i=1;i<=NF;i++){str=""; for(j=0;j<NR;j++){ if(j>0){str = str" "} str= str"\t"num[j,i]}printf("%s\n", str)} }'

另一种写法

cat file.txt | awk '{for(i=1;i<=NF;i=i+1){a[NR,i]=$i}}END{for(j=1;j<=NF;j++){str=a[1,j];for(i=2;i<=NR;i++){str=str " " a[i,j]}print str}}'

方案二

使用一维数组，记录每一列的组合串；当是第一行时赋值，否则都是累加，即字符串拼接

cat file.txt | awk '{ for(i=1;i<=NF;i++){ if(NR==1){ arr[i]=$i; }else{ arr[i]=arr[i]" "$i; } } } END{ for(i=1;i<=NF;i++){ print arr[i]; } }'

同样，tab键分割：

cat file.txt | awk '{ for(i=1;i<=NF;i++){ if(NR==1){ arr[i]=$i; }else{ arr[i]=arr[i]"\t"$i; } } } END{ for(i=1;i<=NF;i++){ print arr[i]; } }'

awk参数解析

NR - Number of Record ：当前处理的行是第几行（因为awk是流处理工具，一行一行处理的，所以NR在不停的自增1)；END里面引用的NR，是处理完文本后的NR
FNR - File Number of Record ：当前处理的行是当前处理文件的第几行
NF - Number of Fileds：当前行有多少列数据（这个在每行都会根据设定的分割符重新计算，默认分割符是任意连续的多个空白符）

实例解析

文件： expression_mRNA_17-Aug-2014.txt

$cat expression_mRNA_17-Aug-2014.txt* | sed -n '1,10p' | cut -f 1-10 | en

  1         tissue  sscortex        sscortex        sscortex        sscortex        sscortex        sscortex        sscortex        ca1hippocampus
  2         group # 1       1       1       1       1       1       1       1
  3         total mRNA mol  21580   21748   31642   32916   21531   24799   31406   20389
  4         well    11      95      33      42      48      13      50      66
  5         sex     1       -1      -1      1       1       -1      1       -1
  6         age     21      20      20      21      25      20      25      23
  7         diameter        0       9.56    11.1    11.7    11      11.9    11.3    10.9
  8 (none)  cell_id 1772071015_C02  1772071017_G12  1772071017_A05  1772071014_B06  1772067065_H06  1772071017_E02  1772067065_B07  1772067060_B09
  9 (none)  level1class     interneurons    interneurons    interneurons    interneurons    interneurons    interneurons    interneurons    interneurons
 10 (none)  level2class     Int10   Int10   Int6    Int10   Int9    Int9    Int10   Int9

$cat expression_mRNA_17-Aug-2014.txt* | sed -n '1,10p' | cut -f 1-10 | cut -f 2- | awk '{ for(i=1;i<=NF;i++){ if(NR==1){ arr[i]=$i; }else{ arr[i]=arr[i]"\t"$i; } } } END{ for(i=1;i<=NF;i++){ print arr[i]; } }' | en

  1 tissue  group   total   well    sex     age     diameter        cell_id level1class     level2class
  2 sscortex        #       mRNA    11      1       21      0       1772071015_C02  interneurons    Int10
  3 sscortex        1       mol     95      -1      20      9.56    1772071017_G12  interneurons    Int10
  4 sscortex        1       21580   33      -1      20      11.1    1772071017_A05  interneurons    Int6
  5 sscortex        1       21748   42      1       21      11.7    1772071014_B06  interneurons    Int10
  6 sscortex        1       31642   48      1       25      11      1772067065_H06  interneurons    Int9
  7 sscortex        1       32916   13      -1      20      11.9    1772071017_E02  interneurons    Int9
  8 sscortex        1       21531   50      1       25      11.3    1772067065_B07  interneurons    Int10
  9 ca1hippocampus  1       24799   66      -1      23      10.9    1772067060_B09  interneurons    Int9