将含重复ID的SQL Server表转换为多列新表

这属于将长表转宽表的常见需求，几乎所有主流数据处理工具都能轻松实现，以下是几种常用工具的具体操作方式：

1. SQL实现（以MySQL为例） #

假设原表Table1的字段为ID、Score（比分）、Odds（赔率），可以用动态SQL实现（适配动态变化的比分列）：

SET @sql = NULL;
SELECT
  GROUP_CONCAT(DISTINCT
    CONCAT(
      'MAX(CASE WHEN Score = ''',
      Score,
      ''' THEN Odds END) AS `',
      Score, '`'
    )
  ) INTO @sql
FROM Table1;

SET @sql = CONCAT('SELECT ID, ', @sql, ' FROM Table1 GROUP BY ID');

PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;

2. Excel实现 #

• 选中原表数据区域，点击「插入」选项卡中的数据透视表
• 在透视表字段设置中：
  • 将ID拖到「行」区域
  • 将Score拖到「列」区域
  • 将Odds拖到「值」区域，修改值汇总方式为「最大值」（因每个ID+比分组合仅一条数据，最大值即为对应赔率）
• 调整透视表格式即可得到目标表

3. Python Pandas实现 #

import pandas as pd

# 读取原表数据（支持CSV、数据库等多种数据源）
df = pd.read_csv('Table1.csv')

# 执行透视转换
pivot_df = df.pivot(index='ID', columns='Score', values='Odds').reset_index()

# 导出结果
pivot_df.to_csv('目标表.csv', index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tom bannister