pivote - c# linq pivot dynamic columns

¿Es posible pivotar datos usando LINQ?

Question

Soy nuevo en LINQ, pero me pregunto si es posible utilizar LINQ para pivotar los datos del siguiente diseño:

CustID | OrderDate | Qty
1 | 1/1/2008 | 100
2 | 1/2/2008 | 200
1 | 2/2/2008 | 350
2 | 2/28/2008 | 221
1 | 3/12/2008 | 250
2 | 3/15/2008 | 2150

en algo como esto:

CustID | Jan- 2008 | Feb- 2008 | Mar - 2008 |
1 | 100 | 350 | 250
2 | 200 | 221 | 2150

Answer 1

¿Algo como esto?

List<CustData> myList = GetCustData();
var query = myList
.GroupBy(c => c.CustId)
.Select(g => new {
CustId = g.Key,
Jan = g.Where(c => c.OrderDate.Month == 1).Sum(c => c.Qty),
Feb = g.Where(c => c.OrderDate.Month == 2).Sum(c => c.Qty),
March = g.Where(c => c.OrderDate.Month == 3).Sum(c => c.Qty)
});

GroupBy en Linq no funciona igual que SQL. En SQL, obtienes la clave y los agregados (forma de fila / columna). En Linq, obtienes la clave y cualquier elemento como elementos secundarios de la clave (forma jerárquica). Para pivotar, debe proyectar la jerarquía en una forma de fila / columna de su elección.

Answer 2

Agrupe sus datos en un mes y luego proyecte en una nueva tabla de datos con columnas para cada mes. La nueva tabla sería tu tabla pivote.

Answer 3

Aquí hay una forma un poco más genérica de cómo pivotar datos usando LINQ:

IEnumerable<CustData> s;
var groupedData = s.ToLookup(
k => new ValueKey(
k.CustID, // 1st dimension
String.Format("{0}-{1}", k.OrderDate.Month, k.OrderDate.Year // 2nd dimension
) ) );
var rowKeys = groupedData.Select(g => (int)g.Key.DimKeys[0]).Distinct().OrderBy(k=>k);
var columnKeys = groupedData.Select(g => (string)g.Key.DimKeys[1]).Distinct().OrderBy(k=>k);
foreach (var row in rowKeys) {
Console.Write("CustID {0}: ", row);
foreach (var column in columnKeys) {
Console.Write("{0:####} ", groupedData[new ValueKey(row,column)].Sum(r=>r.Qty) );
}
Console.WriteLine();
}

donde ValueKey es una clase especial que representa la clave multidimensional:

public sealed class ValueKey {
public readonly object[] DimKeys;
public ValueKey(params object[] dimKeys) {
DimKeys = dimKeys;
}
public override int GetHashCode() {
if (DimKeys==null) return 0;
int hashCode = DimKeys.Length;
for (int i = 0; i < DimKeys.Length; i++) {
hashCode ^= DimKeys[i].GetHashCode();
}
return hashCode;
}
public override bool Equals(object obj) {
if ( obj==null || !(obj is ValueKey))
return false;
var x = DimKeys;
var y = ((ValueKey)obj).DimKeys;
if (ReferenceEquals(x,y))
return true;
if (x.Length!=y.Length)
return false;
for (int i = 0; i < x.Length; i++) {
if (!x[i].Equals(y[i]))
return false;
}
return true;
}
}

Este enfoque se puede usar para agrupar por N dimensiones (n> 2) y funcionará bien para conjuntos de datos bastante pequeños. Para grandes conjuntos de datos (hasta 1 mln de registros y más) o para casos en los que la configuración dinámica no se puede codificar, he escrito una biblioteca especial de PivotData (es gratuita):

var pvtData = new PivotData(new []{"CustID","OrderDate"}, new SumAggregatorFactory("Qty"));
pvtData.ProcessData(s, (o, f) => {
var custData = (TT)o;
switch (f) {
case "CustID": return custData.CustID;
case "OrderDate":
return String.Format("{0}-{1}", custData.OrderDate.Month, custData.OrderDate.Year);
case "Qty": return custData.Qty;
}
return null;
} );
Console.WriteLine( pvtData[1, "1-2008"].Value );

Answer 4

El mejor enfoque para esto, creo, es usar una búsqueda:

var query =
from c in myList
group c by c.CustId into gcs
let lookup = gcs.ToLookup(y => y.OrderDate.Month, y => y.Qty)
select new
{
CustId = gcs.Key,
Jan = lookup[1].Sum(),
Feb = lookup[2].Sum(),
Mar = lookup[3].Sum(),
};

Answer 5

Respondí una pregunta similar usando el método de extensión de linq:

// order s(ource) by OrderDate to have proper column ordering
var r = s.Pivot3(e => e.custID, e => e.OrderDate.ToString("MMM-yyyy")
, lst => lst.Sum(e => e.Qty));
// order r(esult) by CustID

(+) implementación genérica
(-) definitivamente más lento que David B

¿Alguien puede mejorar mi implementación (es decir, el método realiza el pedido de columnas y filas)?