FME处理表格转置的3种方式

近期看到很多人都在咨询表格转置方面的问题，实际上在之前的博客中，关于数据处理的流程有涉及到通过FME如何进行表格数据的转置处理。既然很多人都在咨询转置的问题，这里就形成一篇定向博客，为大家统一的讲解FME中处理表格转置的几种方法。

1、原始数据与实现成果

2、FME处理表格转置的方式：

（1）AttributePivoter

（2）Pythoncaller

（3）AttributeTransposer

AttributePivoter

（1）通过AttributePivoter转换器实现数据的转置，通过Dynamic动态流控制数据输出的结构。

首先想要实现数据转置，在FME里可直接采用AttributePivoter转换器。以测试数据为例，测试数据包括的属性字段：“项目编号”字段为转置的分类字段；“环节”字段为转置后想要输出的属性字段名称；“日期”字段为转置后的属性值。按照测试数据进行数据转置，AttributePivoter转换器的设置如下：

AttributePivoter转换器不仅可以对数据进行转置处理，同时也可对数据进行统计（如上图第4部分参数的内容），如果您在转置的过程中无需进行统计的处理，可以将“Include Grand Total Columns”参数设置为“NO”，即可不输出统计列。

处理后得到的数据如下：

（2）结构输出

根据以上AttributePivoter转换器处理数据的成果大家可以看到，转置之后是不会自动将成果属性字段暴露为用户属性。那么有些用户可能会有疑问，输出的时候如何输出成果字段？

入门一点的方法，可以添加AttributeExposer转换器把需要输出的属性字段都暴露出来再输出。

再通过静态输出到excel表等数据格式中

以上的方式可以得到最终转置后的成果，但是FME经验玩家会发现这种方式不智能，在AttributeExposer转换器时需要手动去设置需要暴露的属性字段，遇到属性字段非常多的时候，这种输出方式过于费时。

大家肯定要疑问，如何有效的解决这种问题？

我们不妨再来分析一下前面的中间结果，对AttributePivoter转换器成果的结果再进行分析，发现本身AttributePivoter转换器转置后生成成果中会自动创建schema属性结构。

不由想到，动态输出方式中支持schema结构输出的方式，是否可以按照动态输出，选择scheme结构的方式动态的保存数据结构。

经过测试，动态输出通过schema保存结构。这种方式解决了AttributeExposer转换器手动暴露字段的烦恼。

当然转置的处理除了AttributePivoter转换器外，还可以采用以下两种方式进行：

Pythoncaller

用PythonCaller转换器调用Python代码来实现。

之前的“FME实现三调地类变化流量表制作”的博客里用的就是PythonCaller转换器编写代码的方式，来完成二调数据结构与三调数据结构不一致时，数据的转换问题。

AttributeTransposer

FME Hub是广大FME爱好者自行封装，分享给大家使用的共享平台。AttributeTransposer为FME Hub所提供的转换器，能够解决简单的表格转置问题。

如上图所示，如果数据无需进行分类是，用AttributeTransposer转换器可以直接将表格进行转置，但如果原始数据存在分类，则直接使用AttributeTransposer转换器无法达到正确的效果。

以原始演示数据为例：

涉及分类的源数据样式无法用AttributeTransposer转换器直接实现。

总结，千人千面，数据是变化多端的，处理方式也是变化多端的，大家可以根据自己的需要进行选择，本篇博客转置的处理方式就介绍到这里。