如何使用 SQL 的 crosstab() 函数在多个列上透视数据？

利用Tablefunc实现多列数据透视

SQL中的crosstab()函数常用于将长格式数据转换为宽格式数据。然而，它通常假设除了行名和值列之外的其他列，对于具有相同行名的每一行都是相同的。当处理具有可变额外列的数据集时，此限制可能会带来挑战。

一种处理多变量数据透视的方法是创建一个临时表，其中包含行名列和所需的额外列。然后，使用crosstab()函数进行数据透视，使用行名列作为主要分组列，额外列作为附加分组列。

例如，考虑以下示例数据：

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);

要使用多个变量透视此数据，可以使用以下查询：

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);

此查询按entity和timeof列对数据进行分组，然后将status和ct列作为额外列进行透视。生成的表将采用以下格式：

<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>

如我们所见，额外的列Attribute现在显示为单独的列，使我们能够轻松比较在给定时间对每个实体进行的不同测量。

总而言之，将crosstab()函数与临时表一起使用可以提供一种自定义且高效的多变量数据透视方法。通过控制列的顺序，我们可以确定哪些列被视为行名、额外列、类别列和值列。

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