小编Ken*_*eth的帖子

我正在尝试使用 SQLAlchemy 对数据库执行 SQL 数据透视操作，但我不太清楚如何进行此操作。由于大小，我不想从数据库中删除这些数据，所以我认为在这里使用 numpy/pandas 不能帮助我。我试图传递给 RDBMS 的 SQL（当前查询在 Oracle 上）是这样的：

SELECT *
FROM (
    SELECT COL_A, COL_B, COL_C, COL_D
    FROM MY_TABLE
) PIVOT (
    MAX(COL_D)
    FOR COL_D IN (
        'VAL_1',
        'VAL_2',
        'VAL_3',
    )
)

我在 SQLAlchemy 中找不到任何对它的本地支持，所以我尝试沿着创建编译扩展的路线走下去。这是我目前拥有它的方式：

from sqlalchemy.sql.expression import ClauseElement, Executable
from sqlalchemy.ext.compiler import compiles


class Pivot(Executable, ClauseElement):
    def __init__(self, piv_sub_query, func, for_col, in_cols):
        self.piv_sub_query = piv_sub_query
        self.func = func
        self.for_col = for_col
        self.in_cols = in_cols

@compiles(Pivot)
def visit_pivot(element, compiler, **kwargs):
    in_group = ["'" + element.in_cols[key] + …