分解表以在列中进行透视(SQL,PYSPARK)
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【中文标题】分解表以在列中进行透视(SQL,PYSPARK)【英文标题】:Break down a table to pivot in columns (SQL,PYSPARK) 【发布时间】:2018-05-11 17:11:53 【问题描述】:我在 AWS Glue 中使用 python3.6 的环境 pyspark 中工作。我有这张桌子:
+----+-----+-----+-----+
|year|month|total| loop|
+----+-----+-----+-----+
|2012| 1| 20|loop1|
|2012| 2| 30|loop1|
|2012| 1| 10|loop2|
|2012| 2| 5|loop2|
|2012| 1| 50|loop3|
|2012| 2| 60|loop3|
+----+-----+-----+-----+
我需要得到如下输出:
year month total_loop1 total_loop2 total_loop3
2012 1 20 10 50
2012 2 30 5 60
我得到的更接近的是 SQL 代码:
select a.year,a.month, a.total,b.total from test a
left join test b
on a.loop <> b.loop
and a.year = b.year and a.month=b.month
到目前为止仍然有输出:
+----+-----+-----+-----+
|year|month|total|total|
+----+-----+-----+-----+
|2012| 1| 20| 10|
|2012| 1| 20| 50|
|2012| 1| 10| 20|
|2012| 1| 10| 50|
|2012| 1| 50| 20|
|2012| 1| 50| 10|
|2012| 2| 30| 5|
|2012| 2| 30| 60|
|2012| 2| 5| 30|
|2012| 2| 5| 60|
|2012| 2| 60| 30|
|2012| 2| 60| 5|
+----+-----+-----+-----+
我该怎么做?非常感谢
【问题讨论】:
【参考方案1】:表格脚本和示例数据
CREATE TABLE [TableName](
[year] [nvarchar](50) NULL,
[month] [int] NULL,
[total] [int] NULL,
[loop] [nvarchar](50) NULL
)
INSERT [TableName] ([year], [month], [total], [loop]) VALUES (N'2012', 1, 20, N'loop1')
INSERT [TableName] ([year], [month], [total], [loop]) VALUES (N'2012', 2, 30, N'loop1')
INSERT [TableName] ([year], [month], [total], [loop]) VALUES (N'2012', 1, 10, N'loop2')
INSERT [TableName] ([year], [month], [total], [loop]) VALUES (N'2012', 2, 5, N'loop2')
INSERT [TableName] ([year], [month], [total], [loop]) VALUES (N'2012', 1, 50, N'loop3')
INSERT [TableName] ([year], [month], [total], [loop]) VALUES (N'2012', 2, 60, N'loop3')
使用枢轴功能...
SELECT *
FROM TableName
PIVOT(Max([total])
FOR [loop] IN ([loop1], [loop2], [loop3]) ) pvt
在线演示:http://www.sqlfiddle.com/#!18/164a4/1/0
如果您正在寻找动态解决方案,那么试试这个...(动态枢轴)
DECLARE @cols AS NVARCHAR(max) = Stuff((SELECT DISTINCT ',' + Quotename([loop])
FROM TableName
FOR xml path(''), type).value('.', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 1, '');
DECLARE @query AS NVARCHAR(max) = 'SELECT *
FROM TableName
PIVOT(Max([total])
FOR [loop] IN ('+ @cols +') ) pvt';
EXECUTE(@query)
在线演示:http://www.sqlfiddle.com/#!18/164a4/3/0
输出
+------+-------+-------+-------+-------+
| year | month | loop1 | loop2 | loop3 |
+------+-------+-------+-------+-------+
| 2012 | 1 | 20 | 10 | 50 |
| 2012 | 2 | 30 | 5 | 60 |
+------+-------+-------+-------+-------+
【讨论】:
【参考方案2】:你不需要使用join
你可以做条件聚合:
select year, month,
max(case when loop = 'loop1' then total end) loop1,
max(case when loop = 'loop2' then total end) loop2,
max(case when loop = 'loop3' then total end) loop3
from test a
group by year, month;
【讨论】:
伟大的解决方案人 我只是验证文档的以下原因,但我想让您知道您的解决方案是我部署的解决方案。谢谢 嗨@AndresAngel,感谢您将我的答案标记为已接受。但您应该考虑选择适合您的答案。【参考方案3】:您可以使用PIVOT()
将行转换为列:
SELECT
year,
MONTH,
p.loop1 AS 'total_loop1',
p.loop2 AS 'total_loop2',
p.loop3 AS 'total_loop3'
FROM
tablename
PIVOT
(MAX(total)
FOR loop IN ([loop1], [loop2], [loop3])
) AS p;
【讨论】:
以上是关于分解表以在列中进行透视(SQL,PYSPARK)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
计算 PySpark SQL Join 中每个不同值在列中出现的次数