在sql中像在spss中一樣創建數據透視表

Question

我在PostgreSQL中有很多數據。但我需要做一些數據透視表，就像SPSS一樣。例如，我有城市和州的表。

create table cities 
(
    city integer, 
    state integer 
); 
insert into cities(city,state) values (1,1); 
insert into cities(city,state) values (2,2); 
insert into cities(city,state) values (3,1); 
insert into cities(city,state) values (4,1); 

其實在這個表中我有4個城市和2個州。 我想做的數據透視表有個像

city\state |state-1| state-2| 
city1  |33% |0%  | 
city2  |0%  |100% | 
city3  |33% |0%  | 
city4  |33% |0%  | 
totalCount |3  |1  | 

我understant如何在SQL這種情況下，格外做到了這一點。但我想要的是通過另一個交叉變量（只計數不同的值，並通過「count（*）where variable_in_column_names = 1等等）使用一些存儲的函數進行區分。我正在尋找plpython。我的一些問題是：

1. 如何使用沒有與 形狀適合輸出列的數量和類型的臨時表輸出的記錄集。
2. 也許有可行的解決方案？

我所看到的，輸入會是表名，第一個變量的列名，第二個變量的列名。在函數體中做很多查詢計數（*），通過變量中的每個不同值進行循環並對其進行計數等），然後返回帶有百分比的表格。

1. 事實上，我有很多行的一個查詢（約10K）和 可能會做這樣的事情在原蟒蛇，不plpython最好的方法是什麼？

Answer 1

你可能想要給pandas一個嘗試，這是一個很好的python數據分析庫。

要查詢的PostgreSQL數據庫：

import psycopg2 
import pandas as pd 
from pandas.io.sql import frame_query 

conn_string = "host='localhost' dbname='mydb' user='postgres' password='password'" 
conn = psycopg2.connect(conn_string) 
df = frame_query('select * from cities', con=conn) 

凡df是DataFrame這樣的：

city state 
0 1 1 
1 2 2 
2 3 1 
3 4 1 

然後可以使用pivot_table和總除以得到的百分比創建數據透視表：

totals = df.groupby('state').size() 
pivot = pd.pivot_table(df, rows='city', cols='state', aggfunc=len, fill_value=0)/totals 

給喲ü結果：

state 1 2 
city   
1 0.333333 0 
2 0   1 
3 0.333333 0 
4 0.333333 0 

最後得到你想要的佈局，你只需要重命名索引和列，並追加總計：

totals_frame = pd.DataFrame(totals).T 
totals_frame.index = ['totalCount'] 

pivot.index = ['city%i' % item for item in pivot.index] 
final_result = pivot.append(totals_frame) 
final_result.columns = ['state-%i' % item for item in final_result.columns] 

給你：

  state-1  state-2 
city1  0.333333 0 
city2  0.000000 1 
city3  0.333333 0 
city4  0.333333 0 
totalCount 3.000000 1 

Answer 2

檢查PostgreSQL窗口函數。可能會給你一個非（pl）python解決方案。 http://blog.hashrocket.com/posts/sql-window-functions