取消透視具有多列的 postgres 表

Question

我想 pivot 一個表，其中包含如下所示的一些列。

ID	第1周	第2周	第 3 周	第 4 周	第 5 周	第六周	第7周
1	8	9	10	11	12	13	14
2	15	16	17	18	19	20	21
3	22	23	24	25	26	27	28

所需的 output 是 -

ID	周數	周值
1	1	8
1	2	9
1	3	10
1	4	11
1	5	12
1	6	13
1	7	14
2	1	15
2	2	16
2	3	17
2	4	18
2	5	19
2	6	20
2	7	21
3	1	22
3	2	23
3	3	24
3	4	25
3	5	26
3	6	27
3	7	28

我嘗試使用交叉表，但無法正常工作。 以下是我嘗試過的方法 -

select * from crosstab('select ID,week1, week2,week3,week4,week5,week6,week7 order by ID') as table_name(ID, week_number, week_value);

請有人幫忙，因為我在處理復雜的 sql 查詢方面沒有太多經驗。

Answer 1

這實際上與 pivot 相反，也稱為“unpivot”，可以使用橫向交叉連接來完成：

select t.id, x.*
from the_table t
  cross join lateral (
     values (1, week1), (2, week2), (3, week3), 
            (4, week4), (5, week5), (6, week6), 
            (7, week7)
  ) as x(week_number, week_value)
order by t.id, x.week_number  

Answer 2

一種使用 JSONB 的快速替代方案，適用於任意數量的列，前提是其中一個列稱為id 。 無關，但結果看起來與臭名昭著的EAV 反模式驚人地相似。

with t as (select to_jsonb(t) j from the_table t)
select j ->> 'id' id, 
       (jsonb_each_text(j - 'id')).*
from t;

ID	鑰匙	價值
1	第1周	8
1	第2周	9
1	第 3 周	10
1	第 4 周	11
1	第 5 周	12
1	第六周	13
1	第7周	14
2	第1周	15
2	第2周	16
2	第 3 周	17
2	第 4 周	18
2	第 5 周	19
2	第六周	20
2	第7周	21
3	第1周	22
3	第2周	23
3	第 3 周	24
3	第 4 周	25
3	第 5 周	26
3	第六周	27
3	第7周	28

Answer 3

由於您使用 SparkSQL 標記了問題，因此這是使用stack function 的解決方案：

SELECT  ID,
        stack(7, '1', week1, '2', week2, '3', week3, '4', week4, '5', week5, '6', week6, '7', week7) as (week_number, week_value)
FROM    my_table

應用於您的示例：

df = spark.createDataFrame([
    (1, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14),
    (2, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21),
    (3, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28)
], ["ID", "week1", "week2", "week3", "week4", "week5", "week6", "week7"])

df.createOrReplaceTempView("my_table")

spark.sql(above_query).show()

#+---+-----------+----------+
#| ID|week_number|week_value|
#+---+-----------+----------+
#|  1|          1|         8|
#|  1|          2|         9|
#|  1|          3|        10|
#|  1|          4|        11|
#|  1|          5|        12|
#|  1|          6|        13|
#|  1|          7|        14|
#|  2|          1|        15|
#|  2|          2|        16|
#|  2|          3|        17|
#|  2|          4|        18|
#|  2|          5|        19|
#|  2|          6|        20|
#|  2|          7|        21|
#|  3|          1|        22|
#|  3|          2|        23|
#|  3|          3|        24|
#|  3|          4|        25|
#|  3|          5|        26|
#|  3|          6|        27|
#|  3|          7|        28|
#+---+-----------+----------+