文章目录

一、前言
二、语法对比
- 数据表
- concat（多列合并为一列）
- group_concat（多行合并为一行）
- 一列拆分为多列
- 一行拆分为多行
- 多行转为多列
- 多列转为多行
三、小结

一、前言

环境：
windows11 64位
Python3.9
MySQL8
pandas1.4.2

本文主要介绍行列转换几个常见的行列转换问题在 Python 和 MySQL 的实现及语法对比，包含了：多列合并为一列、多行合并为一行、一列拆分为多列、一行拆分为多行、多行转多列、多列转多行。

注：Python是很灵活的语言，达成同一个目标或有多种途径，我提供的只是其中一种解决方法，大家有其他的方法也欢迎留言讨论。

二、语法对比

数据表

本次使用的数据如下。
使用 Python 构建该数据集的语法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({ 'col1' : list(range(1,7))
                    ,'col2' : ['AA','AA','AA','BB','BB','BB']#list('AABCA')
                    ,'col3' : ['X',np.nan,'Da','Xi','Xa','xa']
                    ,'col4' : [10,5,3,5,2,None]
                    ,'col5' : [90,60,60,80,50,50]
                    ,'col6' : ['Abc','Abc','bbb','Cac','Abc','bbb']
                   })
df2 = pd.DataFrame({'col2':['AA','BB','CC'],'col7':[1,2,3],'col4':[5,6,7]})
df3 = pd.DataFrame({'col2':['AA','DD','CC'],'col8':[5,7,9],'col9':['abc,bcd,fgh','rst,xyy,ijk','nml,opq,wer']})

注：直接将代码放 jupyter 的 cell 跑即可。后文都直接使用df1、df2、df3调用对应的数据。（注意，该数据集 df3 和上一节不同）

使用 MySQL 构建该数据集的语法如下：

with t1 as(
  select  1 as col1, 'AA' as col2, 'X' as col3, 10.0 as col4, 90 as col5, 'Abc' as col6 union all
  select  2 as col1, 'AA' as col2, null as col3, 5.0 as col4, 60 as col5, 'Abc' as col6 union all
  select  3 as col1, 'AA' as col2, 'Da' as col3, 3.0 as col4, 60 as col5, 'bbb' as col6 union all
  select  4 as col1, 'BB' as col2, 'Xi' as col3, 5.0 as col4, 80 as col5, 'Cac' as col6 union all
  select  5 as col1, 'BB' as col2, 'Xa' as col3, 2.0 as col4, 50 as col5, 'Abc' as col6 union all
  select  6 as col1, 'BB' as col2, 'xa' as col3, null as col4, 50 as col5, 'bbb' as col6 
)
,t2 as(
  select  'AA' as col2, 1 as col7, 5 as col4 union all
  select  'BB' as col2, 2 as col7, 6 as col4 union all
  select  'CC' as col2, 3 as col7, 7 as col4 
)
,t3 as(
  select  'AA' as col2, 5 as col8, 'abc,bcd,fgh' as col9 union all
  select  'DD' as col2, 7 as col8, 'rst,xyy,ijk' as col9 union all
  select  'CC' as col2, 9 as col8, 'nml,opq,wer' as col9 
)
select * from t1;

注：直接将代码放 MySQL 代码运行框跑即可。后文跑 SQL 代码时，默认带上数据集（代码的1~18行），仅展示查询语句，如第19行。（注意，该数据集 t3 和上一节不同，多了col9列）

对应关系如下：

Python 数据集	MySQL 数据集
df1	t1
df2	t2
df3	t3

concat（多列合并为一列）

MySQL 使用concat()可以将多列拼接为一列，除了该函数，还有concat_ws()，二者的用法和返回的结果有一些不同。concat()是将所有需要拼接的字段或字符用逗号隔开放到括号里，而concat_ws()需要指定分隔符，统一使用该分隔符对数据进行分割，具体看以下例子。

两个非空字段拼接-concat/concat_ws
当 MySQL 的字段都是非空时，concat()和concat_ws()如果使用相同的分隔符，结果一致。
在 Python 中，可以使用+、apply()+lambda或str.cat()等方法实现相同的结果。
需要注意的是，MySQL 会对数值字段col5进行隐式转换为字符串，然后进行拼接，而 Python 不能，需要手动进行转化，可以使用astype()或map()等进行转化。

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1.col2+‘‘+df1_1.col5 【Python2】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1.apply(lambda x:x.col2+’’+x.col5,axis=1) 【Python3】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1.col2.str.cat(df1_1.col5,sep=‘_’)	【MySQL1】 select concat(col2,‘‘,col5)as col9 from t1; 【MySQL2】 select concat_ws(’’,col2,col5)as col9 from t1;
结果

多个字段（含空值）拼接-concat/concat_ws
当字段含有空值时，concat()返回null，而concat_ws()返回非空值部分的拼接。
使用两个非空值字段的三个方法（如下）结果也有所差异，使用+和str.cat()的结果都是返回null（如下【Python1】和【Python2】），使用apply()+lambda则将空值处理为nan，全部字段拼接起来（如下【Python3】）。
【Python1】和【Python2】实现了concat()的效果，但是【Python3】和concat_ws()不完全等同。如果要实现concat_ws()的效果，可以在【Python3】的基础上加一步替换值的处理，如【Python4】，加上.apply(lambda x:x.replace('_nan',''))将_nan替换为空字符串。

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1.col2+‘‘+df1_1.col5+’’+df1_1.col3 【Python2】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1.col2.str.cat([df1_1.col5,df1_1.col3],sep=‘‘) 【Python3】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1[‘col3’] = df1_1.col3.astype(‘str’) df1_1.apply(lambda x:x.col2+’’+x.col5+‘‘+x.col3,axis=1) 【Python4】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1[‘col3’] = df1_1.col3.astype(‘str’) df1_1.apply(lambda x:x.col2+’’+x.col5+‘_’+x.col3,axis=1)\ .apply(lambda x:x.replace(‘_nan’,‘’))	select concat(col2,‘‘,col5,’’,col3) f_concat,concat_ws(‘_’,col2,col5,col3) f_concat_ws from t1;
结果	【Python1和Python2结果】【Python3结果】【Python4结果】

group_concat（多行合并为一行）

MySQL 的group_concat()函数一般用于将多行数据聚合为一行数据。在聚合的过程中，涉及到几种不同的情况，下面逐一看看。

单字段（字符串）聚合，无排序
注意这里有几个限定条件，必须是字符串字段。Python 里没有隐式转换，如果非字符串，需要转化数据类型。转化方式参考concat()，使用astype()进行转化。

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df2 = df1.groupby(‘col2’).apply(lambda x:‘,’.join(x.col6)).reset_index().rename(columns={0:‘col6’}) df2 【Python2】 df1.groupby(“col2”).agg({“col6”: lambda x: ‘,’.join(x)}).reset_index()	select col2,group_concat(col6 separator ‘,’) col6 from t1 group by col2;
结果

聚合和排序为同一字段
当有排序时，不管聚合字段和排序字段是不是同个字段，在 MySQL 中加一个 order by 子句加上字段即可。
不过在 Python 的实现上二者有一些差异，同一字段时，可以在聚合的时候对列字段进行排序（如下 Python 代码）。

语言	Python	MySQL
代码	df1.groupby(“col2”).agg({“col6”: lambda x: ‘,’.join(sorted(x, reverse=True))}).reset_index()	select col2,group_concat(col6 order by col6 desc separator ‘,’) col6 from t1 group by col2;
结果

聚合和排序为不同字段
当聚合字段和排序字段为不同字段时，就不可以使用上面的方法实现了，需要提前对数据排好序，再进行聚合（如下 Python 代码）。其实该语法通用性较好，同一字段也可以使用该语法，改一下排序的字段即可。

语言	Python	MySQL
代码	df1.sort_values(by=[‘col5’],ascending=False).groupby(“col2”).agg({“col6”: lambda x: ‘,’.join(x)}).reset_index() # 先排序，再聚合。第二排序默认index	select col2,group_concat(col6 order by col5 desc separator ‘,’) col6 from t1 group by col2;
结果

去重聚合，聚合和排序必须为同一字段
去重聚合在 Python 中，可以看作是去重+同字段聚合排序的集合体，先去重，然后根据同一字段聚合排序的逻辑聚合起来。

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df1[[‘col2’,‘col6’]].drop_duplicates().sort_values(by=[‘col6’],ascending=False).groupby(“col2”).agg({“col6”: lambda x: ‘,’.join(x)}).reset_index() 【Python2】 df1.sort_values(by=[‘col6’],ascending=False).groupby(“col2”).agg({‘col6’:‘unique’}).agg({“col6”: lambda x: ‘,’.join(x)}).reset_index() 【Python3】 df1.sort_values(by=[‘col6’],ascending=False).groupby(“col2”).agg({‘col6’:‘unique’})[‘col6’].apply(lambda x:‘,’.join(x)).reset_index()	select col2,group_concat(distinct col6 order by col6 desc separator ‘,’) col6 from t1 group by col2;
结果

多字段拼接并聚合
多字段拼接并聚合本质上就是使用concat()+group_concat() 进行实现。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5’] = df1_1.col5.astype(‘str’) df1_1.groupby(‘col2’).apply(lambda x:‘,’.join(x.col6+‘_’+x.col5)).reset_index().rename(columns={0:‘col6’})	select col2,group_concat(concat(col6,‘_’,col5) order by col6 separator ‘,’) col6 from t1 group by col2;
结果

一列拆分为多列

一列拆为多列，一般是在某一列有某些特征明显的数据规律，然后通过这些规律将数据拆开，变成多个列。在 MySQL 中，像t3.col9是有多个值通过逗号连在一起，这时候可以通过substring_index()识别逗号进行拆分（如下 MySQL 代码）。
在 Python 中，可以直接使用apply(pd.Series,index=['col_1','col_2','col_3'])实现对应的效果，然后再用pandas.concat()把需求字段拼接返回，如下【Python1】。当然，也可以使用类似 MySQL 的逻辑，分别处理每一个列，将df3.col9使用str.split()拆分开，然后通过索引分别取值，如下【Python2】

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df1_1 = df3.col9.apply(lambda x:x.split(‘,’)).apply(pd.Series,index=[‘col_1’,‘col_2’,‘col_3’]) pd.concat([df3.col2,df1_1],axis=1) 【Python2】 df3_1 = df3.copy() df3_1[‘col_1’]=df3.col9.map(lambda x:x.split(‘,’)[0]) df3_1[‘col_2’]=df3.col9.map(lambda x:x.split(‘,’)[1]) df3_1[‘col_3’]=df3.col9.map(lambda x:x.split(‘,’)[2]) df3_1[[‘col2’,‘col_1’,‘col_2’,‘col_3’]]	select col2,substring_index(col9,‘,’,1)col_1,substring_index(substring_index(col9,‘,’,-1),‘,’,-1)col_2,substring_index(col9,‘,’,-1)col_3 from t3;
结果

一行拆分为多行

一行拆分多行和一列拆分多列从字面上看都是一变多的逻辑，不过实现过程大不同。在 MySQL 中，需要借助一个连续增加的列来实现增加行的效果，然后针对每一行再对拆分后的字段进行取舍，如下 MySQL 代码。
在 Python 中，有一个专门将列表数据沿行向展开接口：pandas.explode()。只要将目标列的数据处理成列表的结构，便可直接使用它进行转化，如下 Python 代码。

语言	Python	MySQL
代码	pd.concat([df3.col2,df3.col9.apply(lambda x:x.split(‘,’))],axis=1).explode(“col9”)	select t3.col2,substring_index(substring_index(t3.col9,‘,’,t1.col1),‘,’,-1) col9 from t3 join t1 on t1.col1<=length(t3.col9)-length(replace(t3.col9,‘,’,‘’))+1
结果

多行转为多列

多行转多列，在 MySQL 中，通常是通过max(case when)+group by实现，具体语法如下 MySQL 代码。
在 Python 中，则可以使用透视表方法pivot_table()实现。

语言	Python	MySQL
代码	pd.pivot_table(df1, values=‘col5’, index=[‘col6’],columns=[‘col2’], aggfunc=np.max).reset_index()	select col6,max(case when col2=‘AA’ then col5 end) “AA”,max(case when col2=‘BB’ then col5 end) “BB” from t1 group by col6;
结果

多列转为多行

多列转多行，在 MySQL 中，其实就是将多列合并为一列，再通过一行转多行实现，即多列转为多行=多列转一列+一行拆分为多行（参考上文和以下 MySQL 代码）。
而 Python 中，有更多的实现方法，如下【Python1】，通过melt()方法便可直接将列值拍平，降维返回。如下【Python2】，通过stack()也可以实现相同的效果。二者不同点在于stack()是对所有的字段进行操作，所以需要把要保留的字段设置为索引，并只取需要拍平的列进行操作，而melt()更简便，直接指定对应的字段即可。
除了这两种方法，还可以使用和 MySQL 代码相同的逻辑，通过先拼接列再拆分行进行处理（如下【Python3】）

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df2.melt(id_vars=[‘col2’], value_vars=[‘col4’, ‘col7’],var_name=‘指标’, value_name=‘指标值’) # ignore_index=False不重置索引，默认重置【Python2】 df2.set_index(‘col2’).stack().reset_index().rename(columns={‘level_1’:‘指标’,0:‘指标值’}) 【Python3】 df2_1 = df2.copy() df2_1[‘col4’] = df2_1.col4.astype(‘str’) df2_1[‘col7’] = df2_1.col7.astype(‘str’) df2_target = pd.concat([df2_1.col2,pd.Series([‘col4,col7’]*3).apply(lambda x:x.split(‘,’))],axis=1).explode(0).rename(columns={‘col2’:‘col’,0:‘指标’}) df2_value = pd.concat([df2_1.col2,df2_1.apply(lambda x:x.col4+‘,’+x.col7,axis=1).apply(lambda x:x.split(‘,’))],axis=1).explode(0).rename(columns={0:‘指标值’}) pd.concat([df2_target,df2_value],axis=1)[[‘col2’,‘指标’,‘指标值’]]	select t2.col2,if(t1.col1=1,‘col4’,‘col7’) “指标”,substring_index(substring_index(concat(t2.col4,‘,’,t2.col7),‘,’,t1.col1),‘,’,-1) “指标值” from t2 join t1 on t1.col1<=2
结果