如何用sql的pivot函数将列名为cust_no,feature_name,feature_result三列转置为以cust为列名的表格
时间: 2023-11-28 14:51:04 浏览: 28
假设原始表格名为`original_table`,可以使用下面的SQL语句来实现列转行:
```sql
SELECT *
FROM original_table
PIVOT (
MAX(feature_result)
FOR feature_name IN ([feature1], [feature2], [feature3])
) AS p
```
其中,`feature1`, `feature2`, `feature3`是原始表格中不同的`feature_name`值。如果原始表格中有更多不同的`feature_name`,需要在`FOR`子句中添加相应的列名。转置后的表格将以`cust_no`为行名,以不同的`feature_name`为列名,对应的`feature_result`值填充在对应的单元格中。
相关问题
pandas读取breast_cancer.csv文件,没有列名简单使用pivot_table函数
好的,这是一个关于使用 pandas 中的 `pivot_table` 函数的简单例子,假设 `breast_cancer.csv` 文件没有列名。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件并指定列名
df = pd.read_csv('breast_cancer.csv', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11', 'col12', 'col13', 'col14', 'col15', 'col16', 'col17', 'col18', 'col19', 'col20', 'col21', 'col22', 'col23', 'col24', 'col25', 'col26', 'col27', 'col28', 'col29', 'col30'])
# 使用 pivot_table 函数创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values=0, index=1, aggfunc='mean')
# 打印透视表
print(pivot_table)
```
以上代码中,我们首先使用 pandas 的 `read_csv` 函数读取了名为 `breast_cancer.csv` 的数据文件,并通过 `header=None` 参数和 `names` 参数指定了每列的列名。接着,我们使用 `pivot_table` 函数创建了一个透视表,其中 `values` 参数表示需要统计的数值,`index` 参数表示行索引,`aggfunc` 参数表示使用的聚合函数。在这个例子中,我们统计的是第一列的均值,行索引为第二列,聚合函数为 'mean'。
最后,我们使用 `print` 函数打印了透视表。需要注意的是,透视表的行和列的顺序取决于传入的参数,因此在创建透视表时需要根据实际需求选择合适的参数。
希望这个回答能够帮助到你!
你现在有一个10乘10的宽数据 用pivot_longer函数把它整理为长表格
好的,下面是示例代码:
```R
library(tidyr)
# 创建一个10x10的宽数据框
wide_data <- data.frame(matrix(rnorm(100), nrow = 10, ncol = 10))
# 使用pivot_longer函数将其整理为长表格
long_data <- pivot_longer(wide_data,
cols = everything(),
names_to = "variable",
values_to = "value")
```
解释一下这段代码:
首先,我们使用`matrix()`函数随机生成了一个10x10的宽数据框,并将其存储在了`wide_data`变量中。
然后,我们使用`pivot_longer()`函数将`wide_data`整理为长表格。`cols = everything()`表示对所有列进行操作,`names_to = "variable"`表示将列名转换为一个名为`variable`的新列,`values_to = "value"`表示将所有的值转换为一个名为`value`的新列。
最终,我们将整理后的长表格存储在了`long_data`变量中。
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