当您在BigQuery中没有任何'id'类型的列时，转置行和列 [英] Transpose rows and column when you dont have any 'id' type column in BigQuery

问题描述

当您在BigQuery中没有唯一的id类型列时，我想对列和行进行转置.

I want to Transpose columns and rows when you don't have a unique id type column in BigQuery.

我有很多行.几年中每个月的日期值都是唯一的.

I have large number of rows. Date values are unique for each month-year going over couple of years.

列:

date    total_count_of_customer total_revenue   new_customer_count  new_customer_revenue    churn_count churn_revenue   flat_count  flat_revenue    returning_count returning_revenue   expansion_mrr   expansion_count contraction_mrr contraction_count

我想将日期"列值交换为列，而将其余列交换为行.

I want to swap 'date' column values to column and rest of the columns to rows.

样本数据:

date    total_count_of_customer total_revenue   new_customer_count  new_customer_revenue    churn_count churn_revenue   flat_count  flat_revenue    returning_count returning_revenue   expansion_mrr   contraction_mrr
7/1/11  756 18627.91    518.33  11505.81    188.00  -4333.50    2015.00 47057.36    -267.33 -5848.13    682.46  -962.85
8/1/11  45645   27691.1 562.83  12517.54    217.50  -5045.38    2388.50 55845.24    -365.33 -8066.40    597.02  -1114.54
9/1/11  3445    35502.98    607.33  13529.26    247.00  -5757.26    2762.00 64633.11    -463.33 -10284.67   511.57  -1266.22

输出:

                     7/1/11 8/1/11  9/1/11
total_count_of_customer 756 45645   3445
total_revenue   18627.91    27691.1 35502.98
new_customer_count  518.33  562.83  607.33
new_customer_revenue    11505.81    12517.54    13529.26
churn_count 188.00  217.50  247.00
churn_revenue   -4333.50    -5045.38    -5757.26
flat_count  2015.00 2388.50 2762.00
flat_revenue    47057.36    55845.24    64633.11
returning_count -267.33 -365.33 -463.33
returning_revenue   -5848.13    -8066.40    -10284.67
expansion_mrr   682.46  597.02  511.57
contraction_mrr -962.85 -1114.54    -1266.22

我引用了这篇文章，但在我的情况下我没有任何唯一的ID:

I referenced this article but i dont have any unique ID in my case: How to transpose rows to columns with large amount of the data in BigQuery/SQL?

推荐答案

下面是BigQuery标准SQL的示例

Below example for BigQuery Standard SQL

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT '7/1/11' `date`, 756 total_count_of_customer, 18627.91 total_revenue, 518.33 new_customer_count, 11505.81 new_customer_revenue, 188.00 churn_count, -4333.50 churn_revenue, 2015.00 flat_count, 47057.36 flat_revenue, -267.33 returning_count, -5848.13 returning_revenue, 682.46 expansion_mrr, -962.85 contraction_mrr UNION ALL
  SELECT '8/1/11', 45645, 27691.1, 562.83, 12517.54, 217.50, -5045.38, 2388.50, 55845.24, -365.33, -8066.40, 597.02, -1114.54 UNION ALL
  SELECT '9/1/11', 3445, 35502.98, 607.33, 13529.26, 247.00, -5757.26, 2762.00, 64633.11, -463.33, -10284.67, 511.57, -1266.22 
), temp AS (
  SELECT x id, SPLIT(kv, ':')[OFFSET(0)] key, SPLIT(kv, ':')[SAFE_OFFSET(1)] value
  FROM (
    SELECT TO_JSON_STRING(t) x
    FROM `project.dataset.table` t
  ), 
  UNNEST(SPLIT(REGEXP_REPLACE(x, r'[{}"]', ''))) kv
), flatten AS (
  SELECT b.key, b.value value, a.value `date`
  FROM temp a
  JOIN temp b
  USING(id) 
  WHERE a.key = 'date'
  AND b.key != 'date'
)
SELECT 
  key,
  MAX(IF(`date`='7/1/11', value, NULL)) date_7_1_11,
  MAX(IF(`date`='8/1/11', value, NULL)) date_8_1_11,
  MAX(IF(`date`='9/1/11', value, NULL)) date_9_1_11
FROM flatten
GROUP BY key   

有结果

因此，显然(如您所述-您有数年的月度数据)现在要由您决定如何进行.您可以在上面的SELECT语句中手动添加行-每月一行(如果是3年-它将是36行，所以这没什么大不了，但很无聊)，或者您现在可以重用在您提到的另一个答案中描述的技术您的问题-

So, obviously (as you mentioned - you have few years of monthly data) it is up to you now how to proceed from that point. You can either manually add lines in above SELECT statement - one line per month (in case of 3 years - it will be 36 lines so not that big deal but boring) or you can now reuse technique described in my another answer that you mentioned in your question - How to transpose rows to columns with large amount of the data in BigQuery/SQL?

从现在到2011年到2019年，我将会有很多年，并且将来还会继续增长. ...如果可能的话，您也可以描述该链接中提到的解决方案，将会很有帮助

I have years from 2011 to 2019 for now now and will keep on growing in future. ... It will be helpful if you can also describe the solution mentioned in that link if that is possible

第1步:准备涵盖2011年至2019年的SELECT语句

Step 1: prepare SELECT Statement covering 2011 - 2019 years

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT DATE_ADD('2011-01-01', INTERVAL i - 1 MONTH) month
  FROM UNNEST(GENERATE_ARRAY(1, 9*12)) i
), temp AS (
  SELECT 
    FORMAT('%i/%i/%i', EXTRACT(MONTH FROM month), EXTRACT(DAY FROM month), EXTRACT(YEAR FROM month) - 2000) month,
    FORMAT('date_%i_%i_%i', EXTRACT(MONTH FROM month), EXTRACT(DAY FROM month), EXTRACT(YEAR FROM month) - 2000) column  
  FROM `project.dataset.table`   
)
SELECT
  CONCAT('SELECT key,', STRING_AGG(CONCAT("MAX(IF(`date`='", month, "',value,NULL)) ", column, "")), ' FROM flatten GROUP BY key')
FROM temp   

上方将返回到STRING下方

above will return below STRING

SELECT key,MAX(IF(`date`='1/1/11',value,NULL)) date_1_1_11,MAX(IF(`date`='2/1/11',value,NULL)) date_2_1_11,MAX(IF(`date`='3/1/11',value,NULL)) date_3_1_11,MAX(IF(`date`='4/1/11',value,NULL)) date_4_1_11,MAX(IF(`date`='5/1/11',value,NULL)) date_5_1_11,MAX(IF(`date`='6/1/11',value,NULL)) date_6_1_11,MAX(IF(`date`='7/1/11',value,NULL)) date_7_1_11,MAX(IF(`date`='8/1/11',value,NULL)) date_8_1_11,MAX(IF(`date`='9/1/11',value,NULL)) date_9_1_11,MAX(IF(`date`='10/1/11',value,NULL)) date_10_1_11,MAX(IF(`date`='11/1/11',value,NULL)) date_11_1_11,MAX(IF(`date`='12/1/11',value,NULL)) date_12_1_11,MAX(IF(`date`='1/1/12',value,NULL)) date_1_1_12,MAX(IF(`date`='2/1/12',value,NULL)) date_2_1_12,MAX(IF(`date`='3/1/12',value,NULL)) date_3_1_12,MAX(IF(`date`='4/1/12',value,NULL)) date_4_1_12,MAX(IF(`date`='5/1/12',value,NULL)) date_5_1_12,MAX(IF(`date`='6/1/12',value,NULL)) date_6_1_12,MAX(IF(`date`='7/1/12',value,NULL)) date_7_1_12,MAX(IF(`date`='8/1/12',value,NULL)) date_8_1_12,MAX(IF(`date`='9/1/12',value,NULL)) date_9_1_12,MAX(IF(`date`='10/1/12',value,NULL)) date_10_1_12,MAX(IF(`date`='11/1/12',value,NULL)) date_11_1_12,MAX(IF(`date`='12/1/12',value,NULL)) date_12_1_12,MAX(IF(`date`='1/1/13',value,NULL)) date_1_1_13,MAX(IF(`date`='2/1/13',value,NULL)) date_2_1_13,MAX(IF(`date`='3/1/13',value,NULL)) date_3_1_13,MAX(IF(`date`='4/1/13',value,NULL)) date_4_1_13,MAX(IF(`date`='5/1/13',value,NULL)) date_5_1_13,MAX(IF(`date`='6/1/13',value,NULL)) date_6_1_13,MAX(IF(`date`='7/1/13',value,NULL)) date_7_1_13,MAX(IF(`date`='8/1/13',value,NULL)) date_8_1_13,MAX(IF(`date`='9/1/13',value,NULL)) date_9_1_13,MAX(IF(`date`='10/1/13',value,NULL)) date_10_1_13,MAX(IF(`date`='11/1/13',value,NULL)) date_11_1_13,MAX(IF(`date`='12/1/13',value,NULL)) date_12_1_13,MAX(IF(`date`='1/1/14',value,NULL)) date_1_1_14,MAX(IF(`date`='2/1/14',value,NULL)) date_2_1_14,MAX(IF(`date`='3/1/14',value,NULL)) date_3_1_14,MAX(IF(`date`='4/1/14',value,NULL)) date_4_1_14,MAX(IF(`date`='5/1/14',value,NULL)) date_5_1_14,MAX(IF(`date`='6/1/14',value,NULL)) date_6_1_14,MAX(IF(`date`='7/1/14',value,NULL)) date_7_1_14,MAX(IF(`date`='8/1/14',value,NULL)) date_8_1_14,MAX(IF(`date`='9/1/14',value,NULL)) date_9_1_14,MAX(IF(`date`='10/1/14',value,NULL)) date_10_1_14,MAX(IF(`date`='11/1/14',value,NULL)) date_11_1_14,MAX(IF(`date`='12/1/14',value,NULL)) date_12_1_14,MAX(IF(`date`='1/1/15',value,NULL)) date_1_1_15,MAX(IF(`date`='2/1/15',value,NULL)) date_2_1_15,MAX(IF(`date`='3/1/15',value,NULL)) date_3_1_15,MAX(IF(`date`='4/1/15',value,NULL)) date_4_1_15,MAX(IF(`date`='5/1/15',value,NULL)) date_5_1_15,MAX(IF(`date`='6/1/15',value,NULL)) date_6_1_15,MAX(IF(`date`='7/1/15',value,NULL)) date_7_1_15,MAX(IF(`date`='8/1/15',value,NULL)) date_8_1_15,MAX(IF(`date`='9/1/15',value,NULL)) date_9_1_15,MAX(IF(`date`='10/1/15',value,NULL)) date_10_1_15,MAX(IF(`date`='11/1/15',value,NULL)) date_11_1_15,MAX(IF(`date`='12/1/15',value,NULL)) date_12_1_15,MAX(IF(`date`='1/1/16',value,NULL)) date_1_1_16,MAX(IF(`date`='2/1/16',value,NULL)) date_2_1_16,MAX(IF(`date`='3/1/16',value,NULL)) date_3_1_16,MAX(IF(`date`='4/1/16',value,NULL)) date_4_1_16,MAX(IF(`date`='5/1/16',value,NULL)) date_5_1_16,MAX(IF(`date`='6/1/16',value,NULL)) date_6_1_16,MAX(IF(`date`='7/1/16',value,NULL)) date_7_1_16,MAX(IF(`date`='8/1/16',value,NULL)) date_8_1_16,MAX(IF(`date`='9/1/16',value,NULL)) date_9_1_16,MAX(IF(`date`='10/1/16',value,NULL)) date_10_1_16,MAX(IF(`date`='11/1/16',value,NULL)) date_11_1_16,MAX(IF(`date`='12/1/16',value,NULL)) date_12_1_16,MAX(IF(`date`='1/1/17',value,NULL)) date_1_1_17,MAX(IF(`date`='2/1/17',value,NULL)) date_2_1_17,MAX(IF(`date`='3/1/17',value,NULL)) date_3_1_17,MAX(IF(`date`='4/1/17',value,NULL)) date_4_1_17,MAX(IF(`date`='5/1/17',value,NULL)) date_5_1_17,MAX(IF(`date`='6/1/17',value,NULL)) date_6_1_17,MAX(IF(`date`='7/1/17',value,NULL)) date_7_1_17,MAX(IF(`date`='8/1/17',value,NULL)) date_8_1_17,MAX(IF(`date`='9/1/17',value,NULL)) date_9_1_17,MAX(IF(`date`='10/1/17',value,NULL)) date_10_1_17,MAX(IF(`date`='11/1/17',value,NULL)) date_11_1_17,MAX(IF(`date`='12/1/17',value,NULL)) date_12_1_17,MAX(IF(`date`='1/1/18',value,NULL)) date_1_1_18,MAX(IF(`date`='2/1/18',value,NULL)) date_2_1_18,MAX(IF(`date`='3/1/18',value,NULL)) date_3_1_18,MAX(IF(`date`='4/1/18',value,NULL)) date_4_1_18,MAX(IF(`date`='5/1/18',value,NULL)) date_5_1_18,MAX(IF(`date`='6/1/18',value,NULL)) date_6_1_18,MAX(IF(`date`='7/1/18',value,NULL)) date_7_1_18,MAX(IF(`date`='8/1/18',value,NULL)) date_8_1_18,MAX(IF(`date`='9/1/18',value,NULL)) date_9_1_18,MAX(IF(`date`='10/1/18',value,NULL)) date_10_1_18,MAX(IF(`date`='11/1/18',value,NULL)) date_11_1_18,MAX(IF(`date`='12/1/18',value,NULL)) date_12_1_18,MAX(IF(`date`='1/1/19',value,NULL)) date_1_1_19,MAX(IF(`date`='2/1/19',value,NULL)) date_2_1_19,MAX(IF(`date`='3/1/19',value,NULL)) date_3_1_19,MAX(IF(`date`='4/1/19',value,NULL)) date_4_1_19,MAX(IF(`date`='5/1/19',value,NULL)) date_5_1_19,MAX(IF(`date`='6/1/19',value,NULL)) date_6_1_19,MAX(IF(`date`='7/1/19',value,NULL)) date_7_1_19,MAX(IF(`date`='8/1/19',value,NULL)) date_8_1_19,MAX(IF(`date`='9/1/19',value,NULL)) date_9_1_19,MAX(IF(`date`='10/1/19',value,NULL)) date_10_1_19,MAX(IF(`date`='11/1/19',value,NULL)) date_11_1_19,MAX(IF(`date`='12/1/19',value,NULL)) date_12_1_19 FROM flatten GROUP BY key   

第2步:复制该字符串并替换原始答案中的SELECT语句.您应该会获得

Step 2: Copy that string and replace SELECT statement in original answer. You should get below

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT '7/1/11' `date`, 756 total_count_of_customer, 18627.91 total_revenue, 518.33 new_customer_count, 11505.81 new_customer_revenue, 188.00 churn_count, -4333.50 churn_revenue, 2015.00 flat_count, 47057.36 flat_revenue, -267.33 returning_count, -5848.13 returning_revenue, 682.46 expansion_mrr, -962.85 contraction_mrr UNION ALL
  SELECT '8/1/11', 45645, 27691.1, 562.83, 12517.54, 217.50, -5045.38, 2388.50, 55845.24, -365.33, -8066.40, 597.02, -1114.54 UNION ALL
  SELECT '9/1/11', 3445, 35502.98, 607.33, 13529.26, 247.00, -5757.26, 2762.00, 64633.11, -463.33, -10284.67, 511.57, -1266.22 
), temp AS (
  SELECT x id, SPLIT(kv, ':')[OFFSET(0)] key, SPLIT(kv, ':')[SAFE_OFFSET(1)] value
  FROM (
    SELECT TO_JSON_STRING(t) x
    FROM `project.dataset.table` t
  ), 
  UNNEST(SPLIT(REGEXP_REPLACE(x, r'[{}"]', ''))) kv
), flatten AS (
  SELECT b.key, b.value value, a.value `date`
  FROM temp a
  JOIN temp b
  USING(id) 
  WHERE a.key = 'date'
  AND b.key != 'date'
)
SELECT key,MAX(IF(`date`='1/1/11',value,NULL)) date_1_1_11,MAX(IF(`date`='2/1/11',value,NULL)) date_2_1_11,MAX(IF(`date`='3/1/11',value,NULL)) date_3_1_11,MAX(IF(`date`='4/1/11',value,NULL)) date_4_1_11,MAX(IF(`date`='5/1/11',value,NULL)) date_5_1_11,MAX(IF(`date`='6/1/11',value,NULL)) date_6_1_11,MAX(IF(`date`='7/1/11',value,NULL)) date_7_1_11,MAX(IF(`date`='8/1/11',value,NULL)) date_8_1_11,MAX(IF(`date`='9/1/11',value,NULL)) date_9_1_11,MAX(IF(`date`='10/1/11',value,NULL)) date_10_1_11,MAX(IF(`date`='11/1/11',value,NULL)) date_11_1_11,MAX(IF(`date`='12/1/11',value,NULL)) date_12_1_11,MAX(IF(`date`='1/1/12',value,NULL)) date_1_1_12,MAX(IF(`date`='2/1/12',value,NULL)) date_2_1_12,MAX(IF(`date`='3/1/12',value,NULL)) date_3_1_12,MAX(IF(`date`='4/1/12',value,NULL)) date_4_1_12,MAX(IF(`date`='5/1/12',value,NULL)) date_5_1_12,MAX(IF(`date`='6/1/12',value,NULL)) date_6_1_12,MAX(IF(`date`='7/1/12',value,NULL)) date_7_1_12,MAX(IF(`date`='8/1/12',value,NULL)) date_8_1_12,MAX(IF(`date`='9/1/12',value,NULL)) date_9_1_12,MAX(IF(`date`='10/1/12',value,NULL)) date_10_1_12,MAX(IF(`date`='11/1/12',value,NULL)) date_11_1_12,MAX(IF(`date`='12/1/12',value,NULL)) date_12_1_12,MAX(IF(`date`='1/1/13',value,NULL)) date_1_1_13,MAX(IF(`date`='2/1/13',value,NULL)) date_2_1_13,MAX(IF(`date`='3/1/13',value,NULL)) date_3_1_13,MAX(IF(`date`='4/1/13',value,NULL)) date_4_1_13,MAX(IF(`date`='5/1/13',value,NULL)) date_5_1_13,MAX(IF(`date`='6/1/13',value,NULL)) date_6_1_13,MAX(IF(`date`='7/1/13',value,NULL)) date_7_1_13,MAX(IF(`date`='8/1/13',value,NULL)) date_8_1_13,MAX(IF(`date`='9/1/13',value,NULL)) date_9_1_13,MAX(IF(`date`='10/1/13',value,NULL)) date_10_1_13,MAX(IF(`date`='11/1/13',value,NULL)) date_11_1_13,MAX(IF(`date`='12/1/13',value,NULL)) date_12_1_13,MAX(IF(`date`='1/1/14',value,NULL)) date_1_1_14,MAX(IF(`date`='2/1/14',value,NULL)) date_2_1_14,MAX(IF(`date`='3/1/14',value,NULL)) date_3_1_14,MAX(IF(`date`='4/1/14',value,NULL)) date_4_1_14,MAX(IF(`date`='5/1/14',value,NULL)) date_5_1_14,MAX(IF(`date`='6/1/14',value,NULL)) date_6_1_14,MAX(IF(`date`='7/1/14',value,NULL)) date_7_1_14,MAX(IF(`date`='8/1/14',value,NULL)) date_8_1_14,MAX(IF(`date`='9/1/14',value,NULL)) date_9_1_14,MAX(IF(`date`='10/1/14',value,NULL)) date_10_1_14,MAX(IF(`date`='11/1/14',value,NULL)) date_11_1_14,MAX(IF(`date`='12/1/14',value,NULL)) date_12_1_14,MAX(IF(`date`='1/1/15',value,NULL)) date_1_1_15,MAX(IF(`date`='2/1/15',value,NULL)) date_2_1_15,MAX(IF(`date`='3/1/15',value,NULL)) date_3_1_15,MAX(IF(`date`='4/1/15',value,NULL)) date_4_1_15,MAX(IF(`date`='5/1/15',value,NULL)) date_5_1_15,MAX(IF(`date`='6/1/15',value,NULL)) date_6_1_15,MAX(IF(`date`='7/1/15',value,NULL)) date_7_1_15,MAX(IF(`date`='8/1/15',value,NULL)) date_8_1_15,MAX(IF(`date`='9/1/15',value,NULL)) date_9_1_15,MAX(IF(`date`='10/1/15',value,NULL)) date_10_1_15,MAX(IF(`date`='11/1/15',value,NULL)) date_11_1_15,MAX(IF(`date`='12/1/15',value,NULL)) 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date_4_1_19,MAX(IF(`date`='5/1/19',value,NULL)) date_5_1_19,MAX(IF(`date`='6/1/19',value,NULL)) date_6_1_19,MAX(IF(`date`='7/1/19',value,NULL)) date_7_1_19,MAX(IF(`date`='8/1/19',value,NULL)) date_8_1_19,MAX(IF(`date`='9/1/19',value,NULL)) date_9_1_19,MAX(IF(`date`='10/1/19',value,NULL)) date_10_1_19,MAX(IF(`date`='11/1/19',value,NULL)) date_11_1_19,MAX(IF(`date`='12/1/19',value,NULL)) date_12_1_19 FROM flatten GROUP BY key

因此，现在，当您运行它时-您将获得低于结果

So, now, when you run it - you will get below result

显然，当您对真实数据运行它时-您将获得真实值，而不是上面的示例中的NULL

Obviously when you run it against your real data - you will get real values instead of NULLs as it is in example above

最后，您可以使用所选的任何客户端来简单地自动执行上述步骤！

Finally, you can simply automate above steps using any client of your choice!

这篇关于当您在BigQuery中没有任何'id'类型的列时，转置行和列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！