如何在Linux环境下使用csvtk工具合并两万个具有相同表头*.tsv文件，并将差异部分用缺失值（如NaN或空格）填充

在Linux环境下，你可以使用`csvtk`这个强大的命令行工具来合并大量`.tsv`文件。首先，确保你已经安装了`csvtk`。如果没有，可以使用包管理器安装，比如对于Ubuntu系统：

sudo apt-get update
sudo apt-get install csvtk

然后，假设所有`.tsv`文件都在同一目录下，你可以使用`cat`命令合并所有文件，再通过`csvtk`处理它们。这里是一个示例步骤：

1. 创建一个新的目录（如果需要），并移动所有的`.tsv`文件到这个新目录：

   mkdir merged_files
   mv *.tsv merged_files/

2. 使用`cat`命令将所有`.tsv`文件内容追加到一个临时文件：

   cat merged_files/*.tsv > merged_files/all.tsv

3. 使用`csvtk join`命令合并文件并处理缺失值。在这个例子中，我们假设原始表头位于第一行，`join`会检查所有文件是否一致，不一致的地方可以用`--null`选项设置为空格或`NaN`（默认就是空格）：

   csvtk join --merge-key=header all.tsv --output=merged.tsv --null ''

这里`--merge-key=header`表示按表头合并，`--null ''`指定了缺失值为空格。

4. 最后，清理临时文件：

   rm merged_files/all.tsv

现在，`merged.tsv`文件应该包含了合并后的数据，不一致的部分被空格填充。如果想查看是否有实际的NaN，你可以在`csvtk`之后加上转换操作，例如转为Python DataFrame查看：

csvtk from-csv merged.tsv | python -m pandas --version  # 如果有pandas
csvtk to-pandas merged.tsv | python -c "import pandas as pd; print(pd.isna(pd.read_csv('stdin')).sum())"  # 如果没有pandas