Azure Data Factory中CSV数据转置问题咨询

你需要的是典型的宽表转长表（逆透视）操作，之前尝试的普通转置、pivot逻辑不适用于该场景，按以下步骤操作即可实现目标格式：

Azure 映射数据流操作步骤 #

• 新增源转换，导入目标CSV文件，校验字段类型映射无误，产品类别、产品名称设为字符串类型，所有日期列设为数值/浮点类型
• 新增**逆透视（Unpivot）**转换：
  • 分组列设置：勾选产品类别、产品名称作为保留键列
  • 逆透视列设置：把所有日期列（2023/1/1、2023/1/2等）全部加入待逆透视列清单
  • 输出字段设置：自定义两个输出字段，列名分别为日期（存储原日期列名）、销售额（存储对应单元格数值）
• 新增选择转换，调整字段顺序为产品类别、产品名称、日期、销售额，删除冗余中间字段
• 新增接收器转换，按需求输出为CSV或其他格式文件即可

Pandas 本地处理方案 #

如果可以用本地Python脚本处理，直接调用melt方法即可快速完成转换，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始CSV文件
raw_df = pd.read_csv("your_file_path.csv")
# 执行逆透视转换
output_df = raw_df.melt(
    id_vars = ["产品类别", "产品名称"],
    var_name = "日期",
    value_name = "销售额"
)
# 导出结果文件
output_df.to_csv("output_file_path.csv", index = False, encoding = "utf-8-sig")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahesh Sakore