数据透视表 (数据管理)

在 Advanced 许可等级下可用。

描述

通过在“输入表”中减少记录中的冗余并简化一对多关系来创建表。

插图

数据透视表插图

使用方法

  • 通常,此工具用于减少冗余记录和简化一对多关系。

  • 如果透视表字段是文本字段,则其值必须以字符(如 a2)而非数字(例如 2a)开始。如果第一条记录的值以数字开始,则所有输出值将为 0.

  • 如果透视表字段是数值型字段,则此字段的值将被追加到输出表中其原始字段名称上。

  • 输入字段参数的“添加字段”按钮仅在“模型构建器”中使用,以便访问和加载尚未在输入字段列表中运行的某一先前过程的所需字段,这样您即可完成数据透视表对话框并继续构建模型。

  • 输出表中的字段数由所选的“输入字段”数量确定,另外还包括与每个唯一透视表字段值对应的一个字段。输出表中的记录数由所选“输入字段”与“透视表字段”之间值的唯一组合确定。

  • 如果所选的透视表字段包含 Null 值,则该工具运行失败。

语法

arcpy.management.PivotTable(in_table, fields, pivot_field, value_field, out_table)
参数说明数据类型
in_table

记录将被加入透视表的表。

Table View
fields
[fields,...]

用于定义要包含在输出表中的记录的字段。

Field
pivot_field

记录值用于在输出表中生成字段名称的字段。

Field
value_field

值用于填充输出表中的透视表字段的字段。

Field
out_table

要创建的表。

Table

代码示例

透视表 (PivotTable) 示例(Python 窗口)

以下 Python 窗口脚本演示了如何在即时模式下使用透视表 (PivotTable) 函数。

import arcpy from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.PivotTable_management("attributes.dbf", "OwnerID", "AttrTagNam", "AttrValueS", "C:/output/attribPivoted.dbf")
透视表 (PivotTable) 示例 2(独立 Python 脚本)

以下 Python 脚本演示了如何在独立脚本中使用透视表 (PivotTable) 函数。

# Name: PivotTable_Example2.py
# Description: Pivot the attributes table by the specified fields
# Author: ESRI
# Import system modules import arcpy from arcpy import env
# Set workspace 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)

许可信息

  • Basic: 否
  • Standard: 否
  • Advanced: 是

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