Table.Pivot 格式转换案例（table转double）_编码文章

本期案例是进行如下转换：

解题套路

1.Table.Pivot

解题思路：这里可以借着结果来进行逆透视，然后来构造透视需要的格式。

根据逆透视的结果，可以对源表进行添加列，对于同一组内的赋值Part对应的Col2的值，其他进行填充，然后对Col1中对包含Part的行进行移除：

对a列进行透视处理：

步骤合并结果：

Table.RenameColumns(
     Table.Pivot(
         Table.RemoveMatchingRows(
              Table.FillDown(
                Table.AddColumn(源,"a",each if [Col1]="Part" then [Col2] else null),
             {"a"}),
        {[Col1="Part"]},"Col1"),
      Table.SelectRows(源,each [Col1]="Part")[Col2], "a", "Col2"),
  {"Col1","Part"})

也可以结合分组函数，先进行分组、添加列、合并、透视处理：

Table.Pivot(
     Table.Combine(
          Table.Group(源,"Col1",{"a",each 
                                Table.AddColumn(Table.Skip(_),"b",(z)=>[Col2]{0})
           },0,(x,y)=>Number.From(y="Part"))
     [a]),
  {"A".."C"},"b","Col2")

2.Table.Group1

解题思路：从源表中可以看到，最终结果是对数据进行分组后，取Col2的值纵向显示，那么就可以通过分组直接深化Col2列获得；对于第一列，是取行数最多的组对应的Col1的值，但发现对源的Col1进行合并去重就是想要的结果，因此就获得了以下结果：

Table.PromoteHeaders(
   Table.FromColumns(
     {List.Distinct(源[Col1])}&Table.Group(源,"Col1",{"a",each [Col2]},0,(x,y)=>Number.From(y="Part"))[a]
    )
)

3.Table.Group2

解题思路：先进行两次分组：

再对分组部分进行转置、删除首行、提升标题等操作：

最后使用表扩展函数：

Table.RenameColumns(
     Table.ExpandTableColumn(
         Table.Group(
           Table.Combine(Table.Group(源,"Col1",{"a",each Table.AddColumn(Table.Skip(_),"b",(z)=>[Col2]{0})},0,(x,y)=>Number.From(y="Part"))[a]),
         "Col1",{"a",each Table.PromoteHeaders(Table.ReverseRows(Table.Skip(Table.Transpose(_))))}),
       "a",{"A".."C"}),
  {"Col1","Part"})

4.Table.AggregateTableColumn

解题思路：先进行两次分组。

在使用函数进行聚合处理：

Table.AggregateTableColumn(
      Table.Group(Table.Combine(Table.Group(源,"Col1",{"a",each Table.PromoteHeaders(_)},0,(x,y)=>Number.From(y="Part"))[a]),"Part",{"b",each _}),
  "b",List.Transform(Table.SelectRows(源,each [Col1]="Part")[Col2],(x)=>{x,Text.Combine,x}))

以上是本期内容。

Table.Pivot 格式转换案例（table转double）

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