使用自定义列名执行Unpivot操作获取对应列值的实现方法咨询

你可以根据自己的使用场景选择以下两种常用实现方式：

方式1：SQL实现（适配MySQL、PostgreSQL、Hive、Spark SQL等绝大多数数据库） #

直接通过CASE WHEN分支判断匹配对应列的数值即可，语法通用：

SELECT 
    Name,
    col1,
    col2,
    col3,
    MaxMarkSub AS mapping,
    CASE MaxMarkSub
        WHEN 'col1' THEN col1
        WHEN 'col2' THEN col2
        WHEN 'col3' THEN col3
        ELSE NULL -- 若MaxMarkSub存在非预期值，可自定义默认返回值
    END AS output
FROM 替换为你的原表名;

如果是Hive/Spark SQL等支持map结构的引擎，还可以用更简洁的写法：

SELECT 
    Name,
    col1,
    col2,
    col3,
    MaxMarkSub AS mapping,
    map('col1',col1,'col2',col2,'col3',col3)[MaxMarkSub] AS output
FROM 替换为你的原表名;

方式2：Python Pandas实现 #

如果是用Python处理数据表，两种写法可选：

• 小数据量场景，用apply行遍历，写法直观：

import pandas as pd
# df为读取后的原数据表对象
df['mapping'] = df['MaxMarkSub']
df['output'] = df.apply(lambda row: row[row['mapping']], axis=1)

• 大数据量场景，用lookup方法性能更高：

df['mapping'] = df['MaxMarkSub']
df['output'] = df.lookup(df.index, df['MaxMarkSub'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amalraj