pivot 플러그 인

적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

입력 테이블의 한 열에서 출력 테이블의 여러 열로 고유 값을 회전하고 최종 출력에 표시되는 나머지 열 값에 필요한 대로 집계를 수행합니다.

구문

T | evaluate pivot(pivotColumn aggregationFunction] [,column1 [,column2 ... ]]) [: OutputSchema][,

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

반품

피벗은 지정된 열(column1, column2, ...)과 피벗 열의 모든 고유 값을 사용하여 회전된 테이블을 반환합니다. 피벗된 열의 각 셀에는 집계 함수 계산이 포함됩니다.

예제

열별 피벗

'AL'로 시작하는 각 EventType 및 상태에 대해 이 상태에서 이 형식의 이벤트 수를 계산합니다.

StormEvents
| project State, EventType
| where State startswith "AL"
| where EventType has "Wind"
| evaluate pivot(State)

출력

집계 함수가 있는 열별 피벗

'AR'로 시작하는 각 EventType 및 상태에 대해 총 직접 사망자 수를 표시합니다.

StormEvents
| where State startswith "AR"
| project State, EventType, DeathsDirect
| where DeathsDirect > 0
| evaluate pivot(State, sum(DeathsDirect))

출력

집계 함수와 단일 추가 열이 있는 열로 피벗

결과는 이전 예제와 동일합니다.

StormEvents
| where State startswith "AR"
| project State, EventType, DeathsDirect
| where DeathsDirect > 0
| evaluate pivot(State, sum(DeathsDirect), EventType)

출력

피벗된 열, 집계 함수 및 여러 개의 추가 열 지정

각 이벤트 유형, 원본 및 상태에 대해 직접 사망 횟수를 합산합니다.

StormEvents
| where State startswith "AR"
| where DeathsDirect > 0
| evaluate pivot(State, sum(DeathsDirect), EventType, Source)

출력

쿼리 정의 출력 스키마를 사용하여 피벗

다음 예제에서는 StormEvents 테이블에서 특정 열을 선택합니다. 실제 쿼리를 실행하기 전에 다양한 최적화를 평가할 수 있는 명시적 스키마 정의를 사용합니다.

StormEvents
| project State, EventType
| where EventType has "Wind"
| evaluate pivot(State): (EventType:string, ALABAMA:long, ALASKA:long)

출력