透视SQLite表，像SQL一样设置

风动石

我有一些数据SQLite在数据库中，它有224000行。我想从中提取时间序列信息，以提供数据可视化工具。本质上，数据库中的每一行都是一个以秒为单位的时间(严格期以来)的事件-
日期组和的日期组和名称（除其他严格相关事项外）。我想提取数据库中每周有多少事件。
这很简单：
SELECT COUNT(*),    name,    strf("%W:%Y",time,"unixepoch") FROM events  GROUP BY strf("%W:%Y",time,"unixepoch"),name  ORDER BY time我们得到了大约6000行数据
count       name       week:year  23............ fudge.......23:2009  etc...但我不想每周为每个名字排名-我想每个名字都有一行，每周都有一行。
Name 23:2009    24:2009 25:2009fudge........23............6............19  fish.........1.............0............12  etc...现在，监控过程已经运行了69周，唯一的名字是502。显然，我并不热衷于任何解决方案来解决所有列的硬编码。我对迭代了解不多，比如使用python的executemany()，但必要时我愿意接受。SQL是明智的，该死的。

解决方案:
                                                            在这种情况下，一个好方法是不要SQL推到令人费解、难以理解和维护的地步。SQL尽力而为，然后在那里Python后处理查询结果。
这是我编写的简单交叉表生成器的简化版。完整版提供行/列/总。
你会注意到它有内置的分组依据-汇总使用原始用例Python和xlrd从Excel从文件中获得的数据。
您提供的row_key和col_key字符串不必像例子中那样。它们可以是元组(例如(year,week)你的情况)，也可以是整数(比如你有字符串列到整数排序键的映射)。
import sysclass CrossTab(object): def __init__(       self,    missing=0,# what to return for an empty cell. Alternatives: '',0.0,None,'NULL       self.missing = missing       self.col_key_set = set()       self.cell_dict =       self.headings_OK = False def add_item(self,row_key,col_key,value):       self.col_key_set.add(col_key)       try:          self.cell_dict[row_key][col_key]  = value       except KeyError:          try:             self.cell_dict[row_key][col_key] = value          except KeyError:             self.cell_dict[row_key] = {col_key: value} def _process_headings(self):       if self.headings_OK:          return       self.row_headings = list(sorted(self.cell_dict.iterkeys()))       self.col_headings = list(sorted(self.col_key_set))       self.headings_OK = True def get_col_headings(self):       self._process_headings()       return self.col_headings def generate_row_info(self):       self._process_headings()       for row_key in self.row_headings:          row_dict = self.cell_dict[row_key]          row_vals = [row_dict.get(col_key,self.missing) for col_key in self.col_headings]          yield row_key,row_vals def dump(self,f=None,header=None,footer=，if f is None:          f = sys.stdout       alist = self.__dict__.items()       alist.sort()       if header is not None:          print >> f,header       for attr,value in alist:          print >> f,"%s: %r" % (attr,value)       if footer is not None:          print >> f,footerif __name__ == "__main__": data =    Rob','Morn    Rob','Aft    Joe','Morn Joe','Aft Jill','Morn    Jill','Aft    Rob','Aft Rob','aft 5]Dozy','Aft # Dozy doesn't show up till lunch-time    Nemo','never',-1]       NAME,TIME,AMOUNT = range(3) xlate_time = {'morn': "AM","aft": &quot

M"} print ctab = CrossTab(missing=None,) # ctab.dump(header='=== after init === for s in data: ctab.add_item( row_key=s[NAME], col_key= xlate_time.get(s[TIME].lower(),"XXXX"), value=s[AMOUNT]) # ctab.dump(header='=== after add_item === print ctab.get_col_headings() # ctab.dump(header='=== after get_col_headings === for x in ctab.generate_row_info()print x输出：
['AM','PM','XXXX']('Dozy',[None,1,None])('Jill',[100,150,None])('Joe',[70,80,None])('Nemo',[None,None,-1])('Rob',[240,345,None])

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