一、基本概念
行轉列是指將一條記錄中的多個字段（列）轉換成多行記錄，每行記錄只包含一個字段（列），通常應用於數據透視表或統計分析中。Java 作為一種面向對象的編程語言，可以通過多種方式進行行轉列操作。
二、使用 SQL 實現行轉列
一般情況下，我們可以利用 SQL 語句來實現行轉列操作，主要是通過使用 PIVOT 或 UNPIVOT 等函數來實現。下面是一個示例代碼：
SELECT id, MAX(CASE WHEN property='age' THEN value END) AS age, MAX(CASE WHEN property='name' THEN value END) AS name, MAX(CASE WHEN property='gender' THEN value END) AS gender FROM yourtable GROUP BY id
以上代碼中，使用 GROUP BY 根據 ID 進行分組，根據屬性字段使用 PIVOT 函數進行行轉列操作。
三、使用 Java 實現行轉列
1. 使用 List 和 Map 實現行轉列
Java 中可以通過 List 和 Map 來實現行轉列，主要是將每個字段（列）構造成一個 Map，然後將多個 Map 添加到一個 List 中。下面是一個示例代碼：
List<Map> list = new ArrayList();
Map map1 = new HashMap();
map1.put("name", "Tom");
map1.put("age", 18);
map1.put("gender", "male");
Map map2 = new HashMap();
map2.put("name", "Jerry");
map2.put("age", 20);
map2.put("gender", "female");
list.add(map1);
list.add(map2);
Map<String, List以上代碼中，我們將每個字段構造成一個 Map，然後將多個 Map 添加到一個 List 中。之後我們再遍歷這個 List，將每個 Map 中的字段添加到一個新的 Map 中，然後將這個 Map 添加到 resultMap 中。
2. 使用 Apache Commons Collections 實現行轉列
Java 中還可以通過 Apache Commons Collections 庫來實現行轉列操作，這個庫提供了一個 TransformedMap 類，可以將一個 Map 轉換為多個 Map，具體實現如下：
List<Map> list = new ArrayList();
Map map1 = new HashMap();
map1.put("name", "Tom");
map1.put("age", 18);
map1.put("gender", "male");
Map map2 = new HashMap();
map2.put("name", "Jerry");
map2.put("age", 20);
map2.put("gender", "female");
list.add(map1);
list.add(map2);
// 使用 TransformedMap 對每個字段進行處理
TransformedMap transformedMap = TransformedMap.transformedMap(
new HashMap(),
new Transformer<Map.Entry, Object>() {
@Override
public Object transform(Map.Entry input) {
Map resultMap = new HashMap();
resultMap.put(input.getKey(), input.getValue());
return resultMap;
}
}
);
Map<String, List以上代碼中，我們同樣是將每個 Map 中的字段添加到一個新的 Map 中，但是這裡使用了 Apache Commons Collections 庫提供的 TransformedMap 類來實現。
四、使用 Pandas 實現行轉列
Pandas 是一個 Python 的數據分析庫，它可以幫助我們進行數據清理、數據轉換、統計分析等操作。下面是一個 Pandas 實現行轉列的示例代碼：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry'],
'age': [18, 20],
'gender': ['male', 'female']
})
result = pd.melt(data, id_vars=['name'], value_vars=['age', 'gender'])
result = result.pivot(index='name', columns='variable', values='value')
print(result)
以上代碼中，我們首先構造了一個包含三個字段的 DataFrame，然後使用 Pandas 的 melt 函數將這個 DataFrame 轉換成一個更長的格式，之後使用 pivot 函數進行行轉列操作。
五、總結
行轉列在數據透視表、統計分析等領域中非常常見，Java 作為一種面向對象的編程語言，也可以通過多種方式實現行轉列操作。除了 SQL 語句，還可以使用 List 和 Map、Apache Commons Collections、Pandas 等庫來實現行轉列操作，具體實現方式根據實際需求來進行選擇。
原創文章，作者：KNQJL，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/331821.html
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