如何使用 SQL 的 crosstab() 函數在多個欄位上透視資料？

利用Tablefunc實現多列資料透視

SQL中的crosstab()函數常用於將長格式資料轉換為寬格式資料。然而，它通常假設除了行名和值列之外的其他列，對於具有相同行名的每一行都是相同的。當處理具有可變額外列的資料集時，此限制可能會帶來挑戰。

一種處理多變量資料透視的方法是建立一個臨時表，其中包含行名列和所需的額外列。然後，使用crosstab()函數進行資料透視，使用行名列作為主要分組列，額外列作為附加分組列。

例如，考慮以下範例資料：

CREATE TEMP TABLE t4 (
  timeof   timestamp
 ,entity    character
 ,status    integer
 ,ct        integer);

INSERT INTO t4 VALUES 
  ('2012-01-01', 'a', 1, 1)
 ,('2012-01-01', 'a', 0, 2)
 ,('2012-01-02', 'b', 1, 3)
 ,('2012-01-02', 'c', 0, 4);

要使用多個變數透視此數據，可以使用以下查詢：

SELECT *
FROM   crosstab(
   'SELECT entity, timeof, status, ct
    FROM   t4
    ORDER  BY 1, 2, 3'
 ,$$VALUES (1), (0)$$)
 AS ct ("Attribute" character, "Section" timestamp, "status_1" int, "status_0" int);

此查詢按entity和timeof列將資料分組，然後將status和ct列作為額外列進行透視。產生的表格將採用以下格式：

<code>Section | Attribute | status_1 | status_0
2012-01-01 00:00:00 | a         | 1         | 2
2012-01-02 00:00:00 | b         | 3         |
2012-01-02 00:00:00 | c         |           | 4</code>

如我們所見，額外的列Attribute現在顯示為單獨的列，使我們能夠輕鬆比較在給定時間對每個實體進行的不同測量。

總而言之，將crosstab()函數與臨時表一起使用可以提供一種自訂且高效的多變量資料透視方法。透過控制列的順序，我們可以確定哪些列被視為行名、額外列、類別列和值列。

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