我们如何在Spotfire中转换表并将列名保持为rownames？

Question

我的示例数据如下所示。但是原始数据非常大，所以我不能硬编码。

+-----+-------+---------+
| IDN | NAME  |  VALUE  |
+-----+-------+---------+
| 121 | test  | 1254.25 |
| 152 | testa | 1585.25 |
| 587 | testb | 5878.69 |
+-----+-------+---------+

转置功能后： -

+---------+---------+---------+
|   121   |   152   |   587   |
+---------+---------+---------+
| test    | testa   | testb   |
| 1254.25 | 1585.25 | 5878.69 |
+---------+---------+---------+

预期： -

+-------+---------+---------+---------+
|  IDN  |   121   |   152   |   587   |
+-------+---------+---------+---------+
| NAME  | test    | testa   | testb   |
| VALUE | 1254.25 | 1585.25 | 5878.69 |
+-------+---------+---------+---------+

我使用t（）函数是spotfire但是在结果数据表中我错过了作为rownames的列名。无论如何都要保持

Answer 1

您可以使用UnPivot和Pivot执行此操作。

• 插入＆gt;转化
• 使用以下设置添加Unpivot并点击确定
• 使用以下设置添加数据透视表
• 使用编辑＆gt;更改第1列的列名称列属性

这是数据表设置

    Add the transformations:
        a. Unpivot
            Add columns to pass through:
                IDN
            Add columns to transform:
                NAME
                VALUE
            Category column name: Column
            Select category column data type: String
            Value column name: Value
            Select value column data type: String
            Select 'Include null values'
        b. Pivot
            Choose row identifiers:
                Column
            Choose value columns and aggregation methods:
                Concatenate(Value)
            Choose column titles:
                IDN
            Column naming pattern: %M(%V) for %C