Question

我有一个包含如下数据的表：

date          met       val

2012-10-18    avgt    63.3617
2012-10-16    avgt    65.7312
2012-10-19    avgt    66.4952
2012-10-17    avgt    67.3747
2012-10-18    cdd     53.3617
2012-10-17    cdd     55.3472
2012-10-19    cdd     66.8063
2012-10-16    cdd     67.3116
2012-10-18    maxt    43.3617
2012-10-19    maxt    47.4484
2012-10-16    maxt    65.9559
2012-10-17    maxt    66.2868
2012-10-19    mint    56.0447
2012-10-16    mint    65.0656
2012-10-18    mint    65.0656
2012-10-17    mint    66.4952

符合列只有4个可能的值（avgt，mint，maxt，cdd，hdd），用于标记 val 列中的数据。我需要一个查询（可能是一个存储过程）， 重新排列数据，如下所示：

 date           avgt        cdd         maxt        mint
 2012-10-16     65.7312     67.3116     65.9559     65.0656 
 2012-10-17     67.3747     55.3472     66.2868     66.4952 
 2012-10-18     63.3617     53.3617     43.3617     65.0656 
 2012-10-19     56.0447     66.8063     47.4484     56.0447

以静态方式执行此操作非常简单。但我希望动态完成此操作，使得重新排列正确发生，而不管met列中的值实际是。

以下是我手动执行此操作的方法：

添加其他列：

ALTER TABLE MYTABLE  
ADD COLUMN  avgt FLOAT( 15, 5 ) NOT NULL AFTER  val , 
ADD COLUMN  mint FLOAT( 15, 5 ) NOT NULL AFTER  avgt , 
ADD COLUMN  maxt FLOAT( 15, 5 ) NOT NULL AFTER  mint , 
ADD COLUMN  cdd  FLOAT( 15, 5 ) NOT NULL AFTER  hdd

更新每行的新列：

UPDATE MYTABLE
SET avgt = val WHERE metric == 'avgt';
SET mint = val WHERE metric == 'mint';
SET maxt = val WHERE metric == 'maxt';
SET cdd  = val WHERE metric == 'cdd';

删掉旧列

ALTER TABLE MYTABLE
DROP COLUMN met,
DROP COLUMN val;

我了解如何获取唯一met值的列表：

SELECT DISTINCT met FROM MYTABLE

我缺乏逻辑介于两者之间。我需要迭代不同的值。如果有人可以帮助我，我会非常感激。

我将接受用纯SQL（可能是存储过程）或Python编写的答案。

非常感谢！

Answer 1

因为你需要一个灵活的解决方案，不依赖于met列中的值，最好的方法是在从数据库中获取数据之后在python中进行，例如。

data_str = """2012-10-18    avgt    63.3617
2012-10-16    avgt    65.7312
2012-10-19    avgt    66.4952
2012-10-17    avgt    67.3747
2012-10-18    cdd     53.3617
2012-10-17    cdd     55.3472
2012-10-19    cdd     66.8063
2012-10-16    cdd     67.3116
2012-10-18    maxt    43.3617
2012-10-19    maxt    47.4484
2012-10-16    maxt    65.9559
2012-10-17    maxt    66.2868
2012-10-19    mint    56.0447
2012-10-16    mint    65.0656
2012-10-18    mint    65.0656
2012-10-17    mint    66.4952"""

data = []
# convert to array data as it would be from sql
for line in data_str.split("\n"):
    row = line.split()
    data.append(row)

# ######## this is the code required to process sql output
import collections
date_map = collections.defaultdict(dict)
for date, met, val in data:
    date_map[date][met] = val

rows = []
for date, data in date_map.iteritems():
    row = [date]
    rows.append(row)
    values = data.items()
    values.sort()
    row.extend((v for met, v in values))
    print row

输出：

['2012-10-19', '66.4952', '66.8063', '47.4484', '56.0447']
['2012-10-18', '63.3617', '53.3617', '43.3617', '65.0656']
['2012-10-17', '67.3747', '55.3472', '66.2868', '66.4952']
['2012-10-16', '65.7312', '67.3116', '65.9559', '65.0656']

MySQL：自动化这一系列查询（值中的新列）

以下是我手动执行此操作的方法：

1 个答案: