五分钟学会四种一行转多行方法——Excel、R、Python、Hive

案例场景如下：需要将表1转为表2
表1
fanju_nametag《国王排名》励志、奇幻、冒险、离谱《动物狂想曲》奇幻、恋爱、校园《异度侵入》原创、科幻、推理表2
fanju_nametag《国王排名》励志《国王排名》奇幻《国王排名》冒险《国王排名》离谱《动物狂想曲》奇幻《动物狂想曲》恋爱《动物狂想曲》校园《异度侵入》原创《异度侵入》科幻《异度侵入》推理此次案例需求可以借助宽数据转长数据方法进行简单调整，即可实现。
目录

- - 一、Excel
  - 二、R
  - 三、Python
  - 四、Hive

一、Excel 实现关键词：逆透视
（1）打开PowQuery：数据——来自表格
（2）分割字符：转换——拆分列——按分隔符

（3）逆透视：选中fanju_name——逆透视其他列
（4）调整：删除无关列——关闭并上载
二、R 实现关键词：separate_rows
library(tidyr)data<-read.csv("data.csv")separate_rows(data,tag,sep = "、")
R中操作十分简单，tidyr包下的separate_rows函数可以一键解决。当然，我们也可以依照先分割后逆透视的思路进行处理，结果如下
三、Python 实现关键词：explode

import pandas as pddata = https://tazarkount.com/read/pd.read_csv("data.csv",encoding='gbk')data['tag'] = data['tag'].str.split("、")data.explode("tag")

四、Hive 实现关键词：lateral view + explode
（1）启动Hadoop集群和Hive，创建相应表并上传数据至HDFS

create table fanju_table (fanju_name string,tag string) row format delimited fields terminated by ',';load data local inpath "/opt/module/hive/data.csv" into table fanju_table;

注意：中文csv文件上传到linux时，必须修改为utf-8编码，否则会乱码！
（2）查询数据
SELECT fanju_name, new_tagFROMfanju_tablelateral VIEW explode(split(tag,"、")) tag_tmp as new_tag;
总结：从以上的案例中分析可知，此类型的数据处理逻辑其实都可以按照先分割后逆透视思路展开。当然，除了逆透视外，Python和Hive中还提供的炸裂函数可一键处理。最简便的还是R语言中的separate_rows函数，一行代码即可解决问题
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