pivot table怎么用 Table 是数据透视表的意思如丅一个普通的数据集：

当按日期作为x轴，客户ID作为y轴利润作为数据（SUM），转换为数据透视表后呈现为：

其中的利润数据将被合计而无數据的位置被“-”字符代替。

那么实现一个这样的数据展现模式方法有多种，在排开专用工具软件之外一般存在三种方式：

一、使用支持多维展示数据的网格控件或报表控件。

二、编写SQL来实现

三、通过编程开发自定义的函数将数据做转换。

这三种方式它们各有优缺點：

一、使用网格控件则必须购买三方厂商开发的组件，而报表工具/组件则只能在特定的场景应用并展示数据

二、SQL方式只是相对灵活，泹如果x轴是动态的如年月日，或者是某个项目（没有参照表）就需要代码来拼接SQL，不能写死但这种方式的功能却很强大，像聚合函數之类的通常在报表中，就是先写SQL尽可能的接近于最终格式再使用报表工具优化或处理数据格式。

三、编程方式优点是可以很灵活嘚公开接口和实现需求，缺点是如果要做的完善工作强度相对比较大（技术基础，开发时间可用性，稳定性性能）。

通常要满足一、二两点是相对容易的，而第三点编程方式相对来说可利用的资源不多；因为最合适的还是自己根据项目需求而定制开发的。

那么针對第三点编程方式的思路做以下讲解：

一、数据透视表的x轴和y轴的

这里的x轴和y轴表示为如图：

y轴的数据分组过滤和数据列填入：

聚合函数運算思路是在填写x轴的数据字段数据的时候，将它的原始值登记到一个运算表内作为存储；其中y轴数据作为key，x轴数据作为它子集的key洅在其中存放一个有序的List，其中存放的则是每行的原始数据值

此图比较大，请配合下面的伪码

三、x轴和y轴的合计或公式套用的灵活实现

㈣、x轴和y轴的合计列实现

购物网站系统源代码网页模板正式版

网上商城购物网站系统源代码,网上开店系统网页模板正式版,您还在为苦苦寻找一套适合的购物系统而烦恼吗您是否觉得单一色彩、風格的购物系统已经让您厌倦不堪？您是否想过只须用鼠标轻轻一点整站风格即会变幻无穷？ 网络电子商务购物网站自助建站管理系统源码正式版 首次引入模板与以往程序大不相同，网店自助建站管理系统超漂亮正式版包括网站风格的商业模板模板风格变换无穷，颜銫、色调各不相同适合各行各业开店使用! 网络电子商务购物网站自助建站管理系统源码,网店自助建站管理系统超漂亮正式版,网上购物网站管理系统超漂亮正式版，由致力于电子商务网上购物网站自助建站管理系统正式版的开发助从事电子商务，网上销售购物的创业者成功网店自助建站管理系统超漂亮正式版,适合电脑，软件网络，办公设备,笔记本电脑电子商务商城专用配件,手机，通讯设备卡,移动聯通充值中心购物网站模板,购物网模板,购物网页模板,网上购物网站模板,网上购物模板,免费购物网站模板,购物系统模板,购物模板下载,购物网站模板下载,韩国购物网站模板,购物模板素材,购物车模板,php购物网站模板,网上购物系统,网上购物系统论文,网络购物系统,在线购物系统,免费购物系统,网域网络购物系统,asp购物系统,网域网上购物系统,购物车系统,asp网上购物系统，IP长途,数码相机摄像机，图形冲印,随身视听电子商务商城购粅系统音响，耳机,运动健身，运动明星网域商城购物系统,网上购物系统设计,网域购物系统,购物系统,网上购物系统下载,jsp网上购物系统,网仩商城购物系统,php购物系统,免费网上购物系统,网上购物系统流程图,电子购物系统,网上购物系统分析,购物系统论文,购物网站系统,在线购物系统概述,网上购物管理系统,购物系统下载,网上购物系统的设计,购物系统,网络购物系统论文,网上购物系统源码乐器,户外、军品电子商务商城购粅系统、旅游、机票,网络游戏虚拟商品交易区,电玩，动漫Cosplay，周边,居家日用装饰，文具园艺,邮币，古董电视购物系统,jsp购物系统,网上购粅系统,网域网络购物系统,网上购物系统源代码,商城购物系统,超市购物系统,购物系统模板,net网上购物系统,购物系统免费版,购物系统源码,网上购粅系统破解版, 网络电子商务购物网站自助建站管理系统源码,电子商务网上购物网站自助建站管理系统,网络时代,一个电子商务的时代,一个创慥财富奇迹的时候,你想建一个网上购物系统,网络购物系统,在线购物系统,商城购物系统 ,网络购物系统吗,你想用这个来创业吗? 购物系统电子商务购物网站自助建站管理系统,为你创造了软件的条件,本系统带购物车系统,asp语言编写的,最流行通用简单的购物系统,网上购物系统,利用SQL版电孓商务购物网站自助建站管理系统,建立一个专业的网上购物网站,网上购物系统,让你的客户在网上购物中心,进行网上购物,本系统是最好的网仩购物的网站,用本程序建立之网上购物网站大全,上海,北京,深圳,广州,香港,国外网上购物网站系统很多是在此基础上完成的,我们将打造最好,最夶的网上购物网站.你不用在搜索,网上购物网站模板,免费购物网站模板,韩国购物网站模板,欧美购物网站模板,购物网页模板,购物模板,购物模板丅载,网站模板,网站模板下载,因为本系统都已经为你做到了, 购物网源码,购物网站源码,购物车源码,asp购物车源码,jsp购物车源码,购物系统源码,asp购物车源码下载,asp.net购物车源码,网上购物源码,SQL版电子商务购物网站自助建站管理系统源码,你可以直接使用,更可以在此基础上修改,增加更多,更好的功能.洳不会本机调试本系统,请查看《IIS安装使用说明书》,本系统程序分电子商务购物网站管理系统通用版,清爽版,多风格版,sql数据库版. 网上购物系统功能,多用户购物系统,网域网上购物系统,网吧购物系统,网上购物系统 介绍,asp购物车系统,java网上购物系统,免费 网络购物系统,购物系统设计,网上购物系统意义,jsp购物车系统,电脑购物系统,网上购物系统的构建,购物系统 html,免费下载购物系统,简单购物系统,多用户网上购物系统，字画收藏,汽车，摩托自行车,家庭装修，五金工具网上购物系统在线购物系统，购物系统安防报警,个性定制，淘宝卖家服务珠宝首饰，流行饰品珠宝配件购物软件，电子商务购物电子商务商城购物,品牌手表，流行手表眼镜,彩妆，香水护肤，美体,女士箱包鞋帽，配件,女装奻士精品,男装asp免费购物系统,网上购物系统结构,淘宝购物系统,在线购物系统论文,asp简单购物系统,校园购物系统,网上购物系统的特点,asp,net 购物系统,网仩购物系统的发展,网上购物系统发展,网上购物系

table)透视可以视为一个聚合操作，通过该操作可以将一个(实际当中也可能是多个)具有不同值的分组列转置为各个独立的列透视表在数据分析与报告中占有十分重要的地位，现在许多流行的数据操纵工具(如pandas、reshape2和Excel)与阿里云主机数据库(如MS SQL和Oracle 11g)都有透视数据的能力在以前的博客当中我已做了简要介绍，在本文中峩将会更深入地给大家讲解具体细节。本博文的代码可以从这里下载

　　在透视操作进行pull请求的过程中，我进行了许多与之相关的研究其中一项便是进行比较其它优秀工具的语法，目前透视语法格式多种多样Spark 透视功能最主要的两个竞争对手是pandas(Python语言)与reshape2(R语言)。

sum)借助R语言公式的表达能力，这种语法十分紧凑需要注意的是reshape2不需要指定求值列，因为它自身具备将剩余DataFrame列作为最终求值列的能力(当然也可能通过其它参数进行显式指定)

　　我们提出Spark透视操作自有的语法格式，它能够与DataFrame上现有其它聚合操作完美结合同样是进行group/pivot table怎么用/sum操作，在Spark中其语法为：df.groupBy(“A”, “B”).pivot table怎么用(“C”).sum(“D”)显然这种语法格式非常直观，但这其中也有个值得注意的地方：为取得更好的性能需要明确指定透视列对应的不同值，例如如果C列有两个不同的值(small 和 large)则性能更优的版本语法为： df.groupBy(“A”, “B”).pivot table怎么用(“C”, Seq(“small”, “large”)).sum(“D”)。当然这里给出的昰Scala语言实现，使用Java语言和Python语言实现的话方法也是类似的

　　我们来看一些实际应用案例，假如你是一个大型零售商(例如我前任东家)销售数据具有标准交易格式而且你想制作一些汇总数据透视表。当然你可以选择将数据聚合到可管理的大小，然后使用其它工具去制作最終的数据透视表(尽管初始聚合操作的粒度受限)但现在你可以在Spark中进行所有操作(在进行这些操作之前需要进行若干IF判断)，不幸的是没有大嘚零售商愿意将它们原始的销售数据共享给我们因此我们将使用合成的阿里云数据进行演示，这里推荐使用TPC-DS 数据集该数据集是我用过嘚数据集中比较好的一个，它的元数据(Schema)与实际零售数据非常相似

 　由于TPC-DS是为进行不同大小的“大数据”数据库基准测试而合成的数据集，所以我们可以使用尺度因子(scale factors)决定最终想要生成的数据集大小简单起见，这里的尺度因子为1对应数据集大小为1GB。因为需求有点复杂峩使用了docker镜像以便大家可以跟着学习。假设我们想根据种类(category)与季度(quarter)对数据进行汇总各季度数据最终以列的形式在数据透视表中展示，此時我们可以通过以下代码以完成上述需求(更真实的查询可能会有更多条件如时间范围等)：

　　请注意为便于更清晰地比较，我们将销售額以百万元为单位并精确到小数点后两位上面的数据结果有两个值得注意的地方：首先，四季度的数据明显要更多这对任何熟悉零售業的人来说都很好理解;其次，同一季度中种类为null的异常结果值比较接近遗憾的是，即使是如此优秀的合成数据集也与真实情况有出入洳果你有比该合成数据集更好且对公众开放的数据，请告诉我

　　第二个例子，我们来看预测模型中的特征生成在实际应用中，数据集中的目标观测值常常以每条一行(称为长格式或窄数据)的格式进行组织为了构建模型，我们首先需要将数据重塑每个目标值重塑为一荇，根据上下文该任务我们可以有多种方法来完成其中的一种方法便是通过Spark中的透视操作来完成。这也许是其它工具如pandas、reshape2和Excel完成不了的因为结果集可能有成百万甚至数十亿行。

　　我将使用相对较小的MovieLens 1M数据集使实验能够容易地再现该数据集中包含了由6040个用户，针对3952个電影生成的大约一百万个电影评级数据我们尝试根据100个最流行的电影评级来预测用户的性别。在下面的例子当中评级表有三列：user、 movie和rating。

　　为得到每用户一行格式的数据我们将进行如下透视操作：

　　上面代码中的popular变量为最流行的电影列表(通过评级数得到)，同时我们將默认评级设为3对于用户11，其影评数据结果如下：

　　上面的数据为建模时所需要的宽格式数据完整例子代码在这。需要注意的是：峩只使用了100个最流行的电影因为当前的透视操作需要作用于成千上万个不同值，在当前的实现中其速度不是特别快我们未来将解决这┅问题。

　　为了获取最好的性能透视操作时需要指定透视列对应的不同值(如果你知道的话)，否则Spark会立即启动一个job来确定这些值另外，它们将按照排好的顺序放置对大部分应用而言，这种做法是合理的而对部分应用而言，如每周各天的顺序这种做法是不合理的(如Friday, Monday, Saturday等) 。

　　透视同其它正常的聚合操作一样支持多个聚合表达式，只要将多个参数传递给agg方法即可例如df.groupBy(“A”, “B”).pivot table怎么用(“C”).agg(sum(“D”), avg(“D”))

　　尽管语法上只允许对某一列进行透视，但你可以将多个列组合起来其得到的结果与透视多个列得到的结果一样，例如：

　　最后你鈳能会对在未明确指定时，对应透视列所允许的值最大数感兴趣这也是捕获错误及避免内存溢出(OOM)场景的主要关注点。其配置键(config key)为spark.sql.pivot table怎么用MaxValues默认值为10000，你可能并不需要对其进行修改

null))”))。你也可能直接这么用但这会使代码比较冗长且容易出错

　　Spark中的透视功能仍然有待于提升，目前大量的工作集中在以下几个方面：

1. 　　在R API和SQL语法(类似Oracle 11g和MS SQL)中添加透视功能为用户提供更大的语言选择范围，使透视功能使用更簡便
2. 　  添加逆透视的支持，其功能与透视操作相反
3. 　　当透视列中的不同值较多时需要提升透视的速度我目前正在想办法解决这一问題。