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斯潘4
本文介绍了使用FME操纵表格数据的不同工具。这可以包括:转发表(表旋转),摘要统计和总数,枢轴表和交叉表。这些操作在电子表格应用程序中常见,例如Excel。
如果您的目标格式是MS Excel,那么您可能需要使用FME Excel writer的一些功能来写入模板文件。模板文件可以包括预定义的透视表、图表、命名范围等。请参阅Excel reader/writer教程。
示例中使用的工作区:
转置2015.fmwt
运输高级2015.fmwt
pivot-attributepivoter2015.fmwt
pivot-STATISTICS计算器2015.fmwt
转置表涉及将表的列转换为行—在大多数情况下没有任何数据操作或摘要。例如:
在FME中,AttributeExploder和聚合器转换器的组合允许您转置表。AttributeExploder转换器获取行上的属性值,并为每个属性创建一个单独的特性,作为名称/值对。通过将这些特性聚合在一起,可以将表中的列重新组合为行。
例如,如果表中有两条记录:
在Excel表上执行转置的示例工作区如下所示:
以下是工作区的要点:
名称/值对表示列或属性名称(\u attr\u name)和属性或单元格值(\u attr\u value)。
聚合器的输出是初始表中每列的新功能,其中包含包含各种单元值的列表属性。
如何将此列表映射到输出?对于MS Excel输出,最简单的方法是使用AttributeCreator或AttributeNamer重命名为列字母;A、B、C等。请参见示例工作区。
棘手的部分是按正确的顺序写入行。AttributeExploder可以扰乱属性的顺序,这样就可以使用分类器转换器对旋转表的行进行排序。
最终结果是对原始表进行转置。
第二转置示例 -示例:TransposeAdvanced.fmw-使用相同的主体。再说一次属性扩展和聚合器变压器用于拆分然后重新组合功能。在本例中,工作流的棘手部分是以正确的顺序获取特性–标题、数据、总计–输出。对工作空间进行注释,以描述每个转换器的功能。亚搏在线
您可以使用统计计算器. StatisticsCalculator还可以用于为一系列功能生成一个累积和—请参阅以下文章:计算运行总数或累积总和. 有关使用统计计算器请参阅FME Transformer帮助。
这个聚合器也可以用来生成简单的统计数据。如果特征具有面积几何特征,聚合器将计算加权平均值。
这个属性投票者在尝试创建数据透视表或交叉表时,应该是您的首选。这有效地允许您在FME中创建类似于Excel中的透视表的透视表。
统计信息变压器具有生成特征的组(类别)的统计信息,而不是为所有功能生成统计数据 - 有效地创建枢轴。
下面是一个带有透视结果的Excel电子表格示例—Excel文件也附在本文的透视表中_属性投票者.fmwtFME模板。“观察”数据已按“区域”和“潜在”属性汇总。
上图:Excel中的源表和示例透视表。
如果您的输出格式是Excel,那么您可能需要考虑将FME Excel writer与模板文件一起使用。
以下部分描述了如何使用FME实现枢轴。
这个属性投票者transformer是创建数据透视表或交叉表的好选择。与统计计算器方法相比,使用AttributePivoter有几个优点。
AttributePivoter自动生成摘要统计信息。另外,在创建透视表时,有时很难预测输出数据模式。创建数据透视表时,结果中会有从原始属性生成的新属性列,例如上面Excel示例中的“平均观测值”。投票者补充道动态属性这样就更容易编写透视表。
AttributePivoter的一个缺点是,在当前版本的FME中,您只能分析一个属性。如果您需要对多个属性进行分析,那么您可以考虑使用统计计算器方法—请参阅下一节。
下面显示了一个使用AttributePivoter的示例工作区。
以上:attriutepivoter变压器产生枢轴桌 -例子:枢轴_属性投票者.fmwt.
要配置属性,请从变压器文件. 在上面的示例中,pivot属性是观察. 数据汇总如下:区域和潜在的(按行分组)。行组的顺序很重要,因为这会影响摘要的创建方式。“按属性对行进行分组”顺序在“按项目对行进行分组”对话框中定义:
结果如下所示(已手动添加突出显示):
还可以使用Group Columns By参数创建更多的列枢轴,在本例中使用潜在的属性结果:
下面显示的工作区使用统计计算器变形金刚通过区域和潜力来通过第一分组特征为观察到的属性创建统计信息。然后,新的统计功能由区域和潜在和输出到CSV文件。生成的CSV文件具有与Excel Pivot表的所有属性/字段。
上图:统计信息变压器会产生枢轴表
工作区中使用了两个统计计算器。第一个StatisticsCalculator生成每个区域和潜在区域的统计信息,第二个生成整个数据集的汇总统计信息–总计。潜在属性的小计需要第三个统计计算器。结果如下:
上图:FME写的表(在Excel中查看)类似于Excel枢轴表。
棘手的部分是输出特性的排序(Sorter transformer)以及定义输出模式。
两种方法中,您应该使用哪一种?属性计算器还是统计计算器?
从attributepivoter开始。优点是:
AttributePivoter的主要缺点是,在当前版本的FME(本文是为2015年编写的)中,AttributePivoter只会生成一个属性的统计信息。因此,如果您需要多个属性的统计信息,您可能需要使用更复杂但通用的统计计算器方法。
但是,如果您的输出格式是msexcel,那么您可能应该考虑将Excel writer与模板文件一起使用,并在Excel中构建透视表。这种方法在FME和Excel中都是最好的!
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