- 특정 column의 row 값을 새로운 DataFrame의 column schema 값으로 하고, 원하는 column 및 value로 grouping 한 후 새로운 DataFrame을 생성한다.
- selectedColumnName: pivot을 적용할 column ID (required)
- groupByColumn: group by를 적용할 column ID (required)
- valueColumn: value로 사용할 column ID (required)
- method: 적용할 방법. Enum(AVG, SUM) (required)
PRCS_YEAR |
PRCS_MON |
PRCS_DAY |
PRCS_HH |
PRCS_MIN |
LINK_ID |
PRCS_SPD |
DATE_TIME |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000100 |
1.0 |
2015_09_01_00_00 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000200 |
2.0 |
2015_09_01_00_00 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000300 |
3.0 |
2015_09_01_00_00 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000400 |
4.0 |
2015_09_01_00_00 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000500 |
5.0 |
2015_09_01_00_00 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000600 |
6.0 |
2015_09_01_00_00 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000100 |
8.0 |
2015_09_01_00_05 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000200 |
9.0 |
2015_09_01_00_05 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
00 |
1000000300 |
10.0 |
2015_09_01_00_05 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
05 |
1000000400 |
11.0 |
2015_09_01_00_05 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
05 |
1000000500 |
12.0 |
2015_09_01_00_05 |
2015 |
09 |
01 |
00 |
05 |
1000000600 |
13.0 |
2015_09_01_00_05 |
DATE_TIME |
1000000100 |
1000000200 |
1000000300 |
1000000400 |
1000000500 |
1000000600 |
2015_09_01_00_00 |
1.0 |
2.0 |
3.0 |
4.0 |
5.0 |
6.0 |
2015_09_01_00_05 |
8.0 |
9.0 |
10.0 |
11.0 |
12.0 |
13.0 |
- 다음과 같이 parameter를 설정 하였고 위와 같은 결과 DataFrame을 확인할 수 있다.
- pivot 하기위한 column:LINK_ID
groupby 하기 위한 column:DATE_TIME
value로 사용할 column:PRCS_SPD
val pivotInfo =PivotInfo.newBuilder()
.selectedColumnName(5)://pivot 하기 위한 column
.setgroupByColumn(7)://groupby 하기 위한 column
.setvalueColumn(6)://value로 사용할 column
.setMethod(PivotInfo.Method.AVG)
.build
}