DataWorks如何行转列？-[阿里云_云淘科技]

DataWorks如何行转列？

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在阿里云DataWorks中，对于MaxCompute（原名ODPS）的数据表进行行转列操作，可以使用odps_pivot函数。该函数允许你将数据表中的某一列或多列的值转换为列标题，并对相应的键进行聚合计算。

以下是一个基本的语法示例：

SELECT * FROM (
  SELECT pivot_key, value_key, measure_column
  FROM source_table
) PIVOT (
  AGGREGATE_FUNCTION(measure_column)
  FOR value_key IN (value1, value2, ... valueN)
) AS pivot_table;

• pivot_key：用于指定行转列时保持不变的列。
• value_key：需要进行行转列处理的列，它的不同值会成为新表的列名。
• measure_column：与value_key对应的值进行聚合计算的列。
• AGGREGATE_FUNCTION：根据需求选择适当的聚合函数，如SUM、MAX、MIN、COUNT等。
• (value1, value2, ... valueN)：列举出所有希望转为列的value_key的可能值。

请注意，实际使用时请替换上述示例中的占位符为实际表名和字段名，并确保符合你的业务逻辑和数据结构要求。

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在DataWorks中，您可以使用unpivot函数来实现数据的行转列操作。具体来说，unpivot函数能够将指定的列逐行展开，并生成新的行数据。例如，如果您有一份如下的纵表数据：

执行行转列操作后，您将得到如下的横表格式：

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在阿里云DataWorks中，如果您使用的是MaxCompute（原ODPS）作为数据处理引擎，由于早期版本的MaxCompute SQL并不直接支持Pivot操作，但随着时间的发展和功能更新，目前MaxCompute已经提供了PIVOT函数实现行转列的功能。

在较新的DataWorks版本中，可以使用类似于以下语法的PIVOT函数来实现行转列：

SELECT ... 
FROM source_table
PIVOT (AGGREGATE_FUNCTION(value_column) FOR pivot_key IN (pivot_value1, pivot_value2, ...))

这里：

• source_table 是源表名称。
• pivot_key 是用于行转列的关键字段名，它的不同值将转换为新表中的列名。
• value_column 是需要进行聚合计算的值字段。
• (AGGREGATE_FUNCTION(value_column)) 指定一个聚合函数，如SUM、AVG、MAX等对value_column进行处理。
• IN (pivot_value1, pivot_value2, ...) 列出pivot_key可能取到的所有值，这些值会变成新表的列。

例如：

SELECT * FROM (
  SELECT user_id, product, sales
  FROM sales_data
)
PIVOT(SUM(sales) FOR product IN ('productA', 'productB', 'productC'))

此SQL语句将会把sales_data表中的产品销售额按照产品类别进行行转列，每个产品的销售额会被聚合并显示为新的列。如果某个用户没有购买某个产品，则对应列的值可能是NULL或者指定的默认值（如果有提供）。