Question

我正在谷歌和sqlalchmey文档上做一些阅读，但找不到任何类型的内置功能，可以采用标准的续集格式表并将其转换为像Microsoft Access这样的交叉表查询。

我过去使用excel和microsoft access创建了＆＃34; cross tab＆＃34;查询。以下是示例中的续集代码：

TRANSFORM Min([Fixed Day-19_Month-8_142040].VoltageAPhase) AS MinOfVoltageAPhase
SELECT [Fixed Day-19_Month-8_142040].Substation, [Fixed Day-19_Month-8_142040].Feeder, [Fixed Day-19_Month-8_142040].MeterID
FROM [Fixed Day-19_Month-8_142040]
GROUP BY [Fixed Day-19_Month-8_142040].Substation, [Fixed Day-19_Month-8_142040].Feeder, [Fixed Day-19_Month-8_142040].MeterID
PIVOT [Fixed Day-19_Month-8_142040].Date;

关于续集我是非常不熟练的，我能写这篇文章的唯一方法就是在访问中生成它。

我的问题是：＆＃34;由于SQL alchemy python代码实际上只是使用python函数/方法调用或生成续集代码的好方法，有没有办法我可以使用SQL alchemy来调用生成的自定义查询续集代码（在上面的块中）进行交叉表查询？显然，我将不得不改变一些续集代码，用正确的字段和名称来制作它，但关键字应该是相同的吗？

另一个问题是......除了为表中的每个条目返回对象之外，我还需要字段名称......我认为这被称为＆＃34;元数据＆＃34;？最终目标是，一旦我获得了这些信息，我就想使用另一个包输出到excel或csv。

已更新

好的，所以Van建议使用大熊猫我认为是要走的路，我目前正在弄清楚如何创建交叉表：

def OnCSVfile(self,event):

        query = session.query(Exception).filter_by(company = self.company)
        data_frame = pandas.read_sql(query.statement,query.session.bind)        ## Get data frame in pandas
        pivot = data_frame.crosstab()

所以我一直在阅读您提供的pandas链接，并对参数有疑问。

pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True)

因为，我打电话给＃34;交叉号＆＃34;关于数据框对象，我假设必须有某种内置方式，数据框可以识别列和行名称。对于索引，我会传入一个字符串列表，指定哪些字段要按行列表？列我会传入一个字符串列表，用于指定列中我想要哪个字段？根据我对交叉表查询的了解，列只应该有一个规范字段吗？对于值，我想要最小函数，所以我必须传递一些参数来返回最小值。目前正在寻找答案。

因此，如果我的平面数据框中有以下字段（我的原始续集查询）。

姓名，日期和等级

我想按如下方式转动数据：

名称=交叉表的行

日期=交叉表的列

Rank =交叉表的最小值

函数调用是否类似于：

data_frame.crosstab(['Name'], ['Date'], values=['Rank'],aggfunc = min)

我在下面尝试了以下代码：

    query = session.query(Exception)
    data_frame = pandas.read_sql(query.statement,query.session.bind)
    row_list =  pandas.Series(['meter_form'])
    col_list = pandas.Series(['company'])
    print row_list
    pivot = data_frame.crosstab(row_list,col_list)

但是我收到关于data_frame没有属性cross tab的错误：

Answer 1

我想这可能会为您提供太多新信息。尽管如此，我会以完全不同的方式处理它。我基本上会使用pandas python库来完成所有任务：

检索数据：由于您已经使用sqlalchemy，因此您只需在数据库中查询所需数据（平坦，无任何CROSSTAB / PIVOT）< / p>

转换：将其放入pandas.DataFrame。例如，像这样：

import pandas as pd

query = session.query(FixedDay...)
df = pd.read_sql(query.statement, query.session.bind)

数据透视：致电pivot = df.crosstab(...)在内存中创建 pivot 。有关详细信息，请参阅pd.crosstab。
导出：使用DataFrame.to_excel

在SQL Alchemy中创建交叉表查询

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