pivot by
pivot by 是 DolphinDB 的独有功能，是对标准 SQL 语句的拓展。它将表中一列或多列的内容按照两个维度重新排列，亦可配合数据转换函数使用。 与 select 子句一起使用时返回一个表，而和 exec 语句一起使用时返回一个矩阵。若重新排列后存在行维度存在多个相同值，则会进行去重，只保留最后一个值。 参考 pivot 和 unpivot。
pivot by 在以下版本中进行了优化：
优化版本 |
优化内容 |
|---|---|
1.20.4
|
pivot by 后面的列数可为两个以上，其中最后一列为列维度，其它各列均为行维度。
使用 pivot by 时，select 子句可使用多个指标。
|
1.30.21
|
对满足以下2个条件的 pivot by 语句进行了优化：
1. 对查询的列不使用以下函数时：聚合函数（例如sum）、序列相关函数（例如：last）、行函数（例如：rowMin）、填充（例如：ffill）函数。
2. pivot by 最后一列为分区列。
|
例子
例1：行维度为一列（即 pivot by 之后仅有两列）
$ sym = `C`MS`MS`MS`IBM`IBM`C`C`C
$ price= 49.6 29.46 29.52 30.02 174.97 175.23 50.76 50.32 51.29
$ qty = 2200 1900 2100 3200 6800 5400 1300 2500 8800
$ timestamp = [09:34:07,09:35:42,09:36:51,09:36:59,09:35:47,09:36:26,09:34:16,09:35:26,09:36:12]
$ t2 = table(timestamp, sym, qty, price);
$ t2;
timestamp |
sym |
qty |
price |
|---|---|---|---|
09:34:07 |
C |
2200 |
49.6 |
09:35:42 |
MS |
1900 |
29.46 |
09:36:51 |
MS |
2100 |
29.52 |
09:36:59 |
MS |
3200 |
30.02 |
09:35:47 |
IBM |
6800 |
174.97 |
09:36:26 |
IBM |
5400 |
175.23 |
09:34:16 |
C |
1300 |
50.76 |
09:35:26 |
C |
2500 |
50.32 |
09:36:12 |
C |
8800 |
51.29 |
将表 t2 的 timestamp 列作为行索引，sym 列作为列索引，查看 price 列的值。
$ select price from t2 pivot by timestamp, sym;
timestamp |
C |
IBM |
MS |
|---|---|---|---|
09:34:07 |
49.6 |
||
09:34:16 |
50.76 |
||
09:35:26 |
50.32 |
||
09:35:42 |
29.46 |
||
09:35:47 |
174.97 |
||
09:36:12 |
51.29 |
||
09:36:26 |
175.23 |
||
09:36:51 |
29.52 |
||
09:36:59 |
30.02 |
查看表 t2 每一分钟，不同 sym 对应的 price。
$ a=select price from t2 pivot by timestamp.minute(), sym;
$ a;
minute_timestamp |
C |
IBM |
MS |
|---|---|---|---|
09:34m |
50.76 |
||
09:35m |
50.32 |
174.97 |
29.46 |
09:36m |
51.29 |
175.23 |
30.02 |
$ typestr a;
TABLE
//pivot by 与 exec 搭配使用，查看一分钟内各个 sym 对应的 price 的数量，结果为一个矩阵
$ b=exec count(price) from t2 pivot by timestamp.minute(), sym;
$ b;
label |
C |
IBM |
MS |
|---|---|---|---|
09:34m |
2 |
||
09:35m |
1 |
1 |
1 |
09:36m |
1 |
1 |
2 |
$ typestr b;
FAST DOUBLE MATRIX
例2：计算 ETF 的内在价值。为简便起见，假设 ETF 有两个成分股：AAPL 和 FB，其成分权重为 [0.6, 0.4]。
$ symbol=take(`AAPL, 6) join take(`FB, 5)
$ time=2019.02.27T09:45:01.000000000+[146, 278, 412, 445, 496, 789, 212, 556, 598, 712, 989]
$ price=173.27 173.26 173.24 173.25 173.26 173.27 161.51 161.50 161.49 161.50 161.51
$ quotes=table(symbol, time, price)
$ weights=dict(`AAPL`FB, 0.6 0.4)
$ ETF = select symbol, time, price*weights[symbol] as price from quotes;
$ select price from ETF pivot by time, symbol;
Time |
AAPL |
FB |
|---|---|---|
2019.02.27T09:45:01.000000146 |
103.962 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000212 |
64.604 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000278 |
103.956 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000412 |
103.944 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000445 |
103.95 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000496 |
103.956 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000556 |
64.6 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000598 |
64.596 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000712 |
64.6 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000789 |
103.962 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000989 |
64.604 |
以上结果为在每个时间戳经过 ETF 权重调整的股票价格。为了计算 ETF 在每个时间戳的内在价值，需要使用 ffill 函数来填充每个股票的 NULL 值，然后将所有股票价格相加。可在一个 SQL 语句中完成。
$ select rowSum(ffill(price)) from ETF pivot by time, symbol;
Time |
rowSum |
|---|---|
2019.02.27T09:45:01.000000146 |
103.962 |
2019.02.27T09:45:01.000000212 |
168.566 |
2019.02.27T09:45:01.000000278 |
168.56 |
2019.02.27T09:45:01.000000412 |
168.548 |
2019.02.27T09:45:01.000000445 |
168.554 |
2019.02.27T09:45:01.000000496 |
168.56 |
2019.02.27T09:45:01.000000556 |
168.556 |
2019.02.27T09:45:01.000000598 |
168.552 |
2019.02.27T09:45:01.000000712 |
168.556 |
2019.02.27T09:45:01.000000789 |
168.562 |
2019.02.27T09:45:01.000000989 |
168.566 |
例3：使用 pivot by 时某些新建列名的自动转换
1.30.14 版本以前，DolphinDB 中列名仅可使用中文或英文字母、数字或下划线 (_)，且必须以中文或英文字母开头。
1.30.14 版本开始，由 pivot by, addColumn 操作产生的列名，支持包含特殊字符，或以数字开头。
详情可以参考：创建表章节。
$ date = take(2021.08.01 2021.08.02 2021.08.03, 12)
$ sym = take(["IBM N", "_MSFTN", "3_GOOGS", ""], 12).sort()
$ value = 1..12
$ t=table(date, sym, value)
$ re = select value from t pivot by date, sym
date |
NULL |
3_GOOGS |
IBM N |
_MSFTN |
|---|---|---|---|---|
2021.08.01 |
1 |
4 |
7 |
10 |
2021.08.02 |
2 |
5 |
8 |
11 |
2021.08.03 |
3 |
6 |
9 |
12 |
$ select _"NULL" from re
NULL |
|---|
1 |
2 |
3 |
$ select _"3_GOOGS" from re
3_GOOGS |
|---|
4 |
5 |
6 |
下例，设置 removeSpecialCharInColumnName = true，股票代码 “600300” 与 “600600” 在成为列名后，系统自动将其处理为 “C600300” 与 “C600600”。
$ symbol=take(`600300, 6) join take(`600600, 5)
$ time=2019.02.27T09:45:01.000000000+[146, 278, 412, 445, 496, 789, 212, 556, 598, 712, 989]
$ price=173.27 173.26 173.24 173.25 173.26 173.27 161.51 161.50 161.49 161.50 161.51
$ quotes=table(symbol, time, price)
$ weights=dict(`600300`600600, 0.6 0.4)
$ ETF = select symbol, time, price*weights[symbol] as price from quotes;
$ select last(price) from ETF pivot by time, symbol;
time |
C600300 |
C600600 |
|---|---|---|
2019.02.27T09:45:01.000000146 |
103.962 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000212 |
64.604 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000278 |
103.956 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000412 |
103.944 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000445 |
103.95 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000496 |
103.956 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000556 |
64.6 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000598 |
64.596 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000712 |
64.6 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000789 |
103.962 |
|
2019.02.27T09:45:01.000000989 |
64.604 |
例4：行维度为多列（即 pivot by 之后多于两列）
$ date = 2020.09.21 + 0 0 0 0 1 1 1 1
$ sym = `MS`MS`GS`GS`MS`MS`GS`GS$SYMBOL
$ factorNum = 1 2 1 2 1 2 1 2
$ factorValue = 1.2 -3.4 -2.5 6.3 1.1 -3.2 -2.1 5.6
$ t = table(date, sym, factorNum, factorValue);
$ t;
date |
sym |
factorNum |
factorValue |
|---|---|---|---|
2020.09.21 |
MS |
1 |
1.2 |
2020.09.21 |
MS |
2 |
-3.4 |
2020.09.21 |
GS |
1 |
-2.5 |
2020.09.21 |
GS |
2 |
6.3 |
2020.09.22 |
MS |
1 |
1.1 |
2020.09.22 |
MS |
2 |
-3.2 |
2020.09.22 |
GS |
1 |
-2.1 |
2020.09.22 |
GS |
2 |
5.6 |
将表 t 的 date 列和 sym 列作为行索引，factorNum 列作为列索引，查看 factorValue 列的值。
$ select factorValue from t pivot by date, sym, factorNum;
date |
sym |
1 |
2 |
|---|---|---|---|
2020.09.21 |
GS |
-2.5 |
6.3 |
2020.09.21 |
MS |
1.2 |
-3.4 |
2020.09.22 |
GS |
-2.1 |
5.6 |
2020.09.22 |
MS |
1.1 |
-3.2 |
返回每个 factorNum 对应的多个指标
$ select factorValue, factorValue>0 as factorSign from t pivot by date, sym, factorNum;
date |
sym |
factorValue_1 |
factorValue_2 |
factorSign_1 |
factorSign_2 |
|---|---|---|---|---|---|
2020.09.21 |
GS |
-2.5 |
6.3 |
0 |
1 |
2020.09.21 |
MS |
1.2 |
-3.4 |
1 |
0 |
2020.09.22 |
GS |
-2.1 |
5.6 |
0 |
1 |
2020.09.22 |
MS |
1.1 |
-3.2 |
1 |
0 |
例5：应用 asis 函数保留全量数据。本例中满足以下条件：
pt 是 DFS 表
from 子句不包含表连接
pivot by 子句的前 n-1 列，即 time 列不含 DECIMAL128 类型
pivot by 子句最后一列 sym 是分区列
查询语句 select value 不含聚合函数、行处理函数和填充函数，且 value 列不含空值
数据可以填满 pivot by 的宽表结果，即对于 time 列的每个不同的取值，pivot by 最后一列的取值的个数必须相等， time=10:20:44 时，sym 的取值 A、B、C 对应的行数均为1；time=10:20:45 时，sym 的取值 A、B、C 对应的行数均为1；time=10:20:46 时，sym 的取值 A、B、C 对应的行数均为2。
此时对查询列 value 应用 asis 函数，可以保留全量数据。
$ time = [10:20:44,10:20:44,10:20:44,10:20:45,10:20:45,10:20:45,10:20:46,10:20:46,10:20:46,10:20:46,10:20:46,10:20:46]
$ sym = ["A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C"]
$ value = [510,434,999,837,402,615,495,885,745,968,975,165]
$ t = table(time,sym,value)
$ db = database("dfs://test_pivot",VALUE,`A`B`C)
$ pt = db.createPartitionedTable(t,`pt,`sym)
$ pt.append!(t)
$ select value from pt pivot by time,sym
time |
A |
B |
C |
|---|---|---|---|
10:20:44 |
510 |
434 |
999 |
10:20:45 |
837 |
402 |
615 |
10:20:46 |
968 |
975 |
165 |
$ select asis(value) from pt pivot by time,sym
time |
A |
B |
C |
|---|---|---|---|
10:20:44 |
510 |
434 |
999 |
10:20:45 |
837 |
402 |
615 |
10:20:46 |
495 |
885 |
745 |
10:20:46 |
968 |
975 |
165 |
例6：通过以下例子，介绍 pivot by 搭配 select/exec 子句查询查询数组向量列并进行聚合计算。
首先创建一个内存表，其中 val1 为数组向量列
$ id = `A`B`B`B`C`C`D`D`D
$ val1 = array(DOUBLE[], 0, 10).append!([1.0, 2.1 2.2 2.4, 2.1 2.2 2.4, 3, 5, 1.6 7, 8.9 100, 2.3, 1.1 4 5.1 4]);
$ val2 = 2200 1900 2100 3200 6800 5400 1300 2500 8800
$ timestamp = [09:34:07,09:35:42,09:36:51,09:36:59,09:35:47,09:36:26,09:34:16,09:35:26,09:36:12]
$ t = table(timestamp, id, val1, val2);
//查询每分钟各个 id 对应的 val1 值
$ select val1 from t pivot by timestamp.minute(), id;
minute_timestamp |
A |
B |
C |
D |
|---|---|---|---|---|
09:34m |
[1.0000] |
[] |
[] |
[8.9000,100.0000] |
09:35m |
[] |
[2.1000,2.2000,2.4000] |
[5.0000] |
[2.3000] |
09:36m |
[] |
[3.0000] |
[1.6000,7.0000] |
[1.1000,4.0000,5.1000,4.0000] |
搭配 select，对 val1 应用聚合函数，返回一个表
$ select max(val1) from t pivot by timestamp.minute(), id;
minute_timestamp |
A |
B |
C |
D |
|---|---|---|---|---|
09:34m |
1.0000 |
100.0000 |
||
09:35m |
2.4000 |
5.0000 |
2.3000 |
|
09:36m |
3.0000 |
7.0000 |
5.1000 |
搭配 exec，对 val1 应用聚合函数，返回一个矩阵
$ exec max(val1) from t pivot by timestamp.minute(), id;
label |
A |
B |
C |
D |
|---|---|---|---|---|
09:34m |
1.0000 |
100.0000 |
||
09:35m |
2.4000 |
5.0000 |
2.3000 |
|
09:36m |
3.0000 |
7.0000 |
5.1000 |