pivoting insert(旋转插入)

        pivoting insert 实现将非关系性表记录转换为关系型表中存储。Pivot 旋转是OLAP 中的一个基本改变,提供多维度数据分析。比如一个表为sales_source_data,里面的列为
  employee_id number,week_id number,sales_mon number,sales_tue number,sales_wed number,sales_thur number,sales_fri number 员工id,周id,其他的是工作日的每天的销售记录。
  现在要把数据转到sales_info表中,这个表的列为employee_id,week_id,sales。
  要实现这个转换可以使用pivoting insert 操作。和insert all类似,只不过这里的多表都是同一个表。
  insert all
  into sales_info values(employee_id,week_id,sales_mon) --分别按每个工作日插入
  into sales_info values(employee_id,week_id,sales_tue)
  into sales_info values(employee_id,week_id,sales_wed)
  into sales_info values(employee_id,week_id,sales_thur)
  into sales_info values(employee_id,week_id,sales_fri)
  select employee_id,week_id,sales_mon,sales_tue,sales_wed,sales_thur,sales_fri
  from sales_source_data;
  比如原来的sales_source_data 中只有一条记录,那么插入到sales_info 中就变成了5 条记录。
  select * from sales_source_data;
  select * from sales_info;

### 数据集的 Pivot 操作 在数据分析领域,`pivot` 是一种常见的操作方法,用于将数据从长格式转换为宽格式。以下是关于如何通过不同工具实现 `pivot` 的详细介绍。 #### Excel 中的 PowerPivot 使用 在 Microsoft Excel 中,PowerPivot 提供了一种强大的方式来集成多个数据源并生成数据透视表或图表。它允许用户轻松地汇总、分析和展示摘要数据[^1]。具体来说,可以通过以下功能完成数据集的转置: - **数据透视表**:利用 PowerPivot 插入的数据模型,可以快速构建数据透视表,从而调整行列布局以满足特定需求。 此外,Power Pivot 支持 DAX(Data Analysis Expressions)语言,这使得复杂计算成为可能,并能与其他微软生态系统中的工具无缝协作,比如 Power BI[^3]。 #### Pandas 库中的 Pivot 方法 对于 Python 用户而言,在 Pandas 库中提供了灵活的方法来进行类似的 pivot 操作。例如,如果目标是从原始表格结构转变为指定的行索引、列标签以及数值字段,则可采用如下代码片段: ```python import pandas as pd df_pivot = df.pivot(index='date', columns='product', values='sales') print(df_pivot) ``` 上述脚本展示了怎样依据日期(`date`)设置新表的行索引,产品名称(`product`)定义各列头项,而销售金额(`sales`)填充相应单元格的内容[^2]。 这种技术非常适合那些需要频繁切换视图或者重新整理大量记录的研究人员和技术专家们。 ### 总结 无论是借助于桌面应用程序如Microsoft Office套件内的组件还是编程环境下的第三方库函数, 都能够有效地执行数据重塑任务即所谓的"pivoting". 这些手段不仅简化了繁杂的手动过程而且提高了工作效率.
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