ピボット テーブル (Pivot Table) (データ管理)

Advanced のライセンスで利用可能。

サマリー

レコードの重複を削除し、1 対多のリレーションシップを単純化して、入力テーブルからテーブルを作成します。

ピボット テーブルの図

使用法

  • このツールは通常、重複レコードを削減し、1 対多のリレーションシップを単純化します。

  • [ピボット フィールド] がテキスト フィールドである場合、その値は、数字 (たとえば、2a) ではなく、文字 (たとえば、a2) で始まります。 最初のレコードの値が数字で始まる場合、すべての出力値は 0 になります。

  • [ピボット フィールド] が数値タイプの場合、その値は出力テーブル内の元のフィールド名に追加されます。

  • 出力テーブルのフィールドの数は、選択する入力フィールドの数に、[ピボット フィールド] の一意の値ごとに 1 つのフィールドを加えた数により決まります。 出力テーブルのレコードの数は、選択した入力フィールドとピボット フィールドの間で一意な値の組み合わせによって決まります。

  • 選択した [ピボット フィールド] に NULL 値が含まれている場合、ツールは失敗します。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力テーブル

レコードがピボットされるテーブル。

Table View
入力フィールド

出力テーブルに加えられるレコードを定義するフィールド。

Field
ピボット フィールド

出力テーブル内のフィールド名を生成するために使用されるレコード値を持つフィールド。

Field
値フィールド

出力テーブル内のピボット フィールドを入力する値を持つフィールド。

Field
出力テーブル

作成されるテーブル。

Table

arcpy.management.PivotTable(in_table, fields, pivot_field, value_field, out_table)
名前説明データ タイプ
in_table

レコードがピボットされるテーブル。

Table View
fields
[fields,...]

出力テーブルに加えられるレコードを定義するフィールド。

Field
pivot_field

出力テーブル内のフィールド名を生成するために使用されるレコード値を持つフィールド。

Field
value_field

出力テーブル内のピボット フィールドを入力する値を持つフィールド。

Field
out_table

作成されるテーブル。

Table

コードのサンプル

PivotTable (ピボット テーブル) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、イミディエイト モードで PivotTable 関数を使用する方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data"
arcpy.PivotTable_management("attributes.dbf", "OwnerID", "AttrTagNam", 
                            "AttrValueS", "C:/output/attribPivoted.dbf")
PivotTable (ピボット テーブル) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次の Python スクリプトは、スタンドアロン スクリプトで PivotTable 関数を使用する方法を示しています。

# Name: PivotTable_Example2.py
# Description: Pivot the attributes table by the specified fields

# Import system modules
import arcpy

# Set workspace
arcpy.env.workspace = "C:/data"

# Set local variables
in_table = "attributes.dbf"
fields = "OwnerID"
pivot_field = "AttrTagNam"
value_field = "AttrValueS"
out_table = "C:/output/attribPivot.dbf"

# Execute PivotTable
arcpy.PivotTable_management(in_table, fields, pivot_field, value_field, out_table)

ライセンス情報

  • Basic: No
  • Standard: No
  • Advanced: Yes

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