save_unpivot¶
- FinancialCube.save_unpivot(data, unpivot_dim, pov=None, need_check=True, data_audit=True, chunksize=None, save_nan=False, callback=True)¶
- 保存有某个维度所有成员在列上的 - DataFrame- 为了方便后续计算,在调用 - query时,经常会指定- povit_dim='Account'把科目维度成员转到列上, 此方法可以方便地保存这类- DataFrame。如果使用- save,则需要使用者重新把科目列转到行上。- 参数
- data ( - DataFrame) – 需要保存的数据
- unpivot_dim ( - str) – 成员在列上的维度
- pov ( - Union[- str,- Dict[- str,- str],- None]) – Point Of View,维度表达式或者KV键值对格式。
- need_check ( - bool) – 是否需要java接口校验脏数据
- data_audit ( - bool) – 是否需要记录到数据审计
- chunksize ( - Optional[- int]) – 单次调用保存接口时最大的dataframe行数。 当data的行数超过此值时,将会分多次进行保存。
- save_nan ( - bool) – 当把数据列成员转换到行上时,data为空的数据是否保存
- callback ( - bool) – 是否回调
 
 - 警告 - 由于数据完整性等原因,此方法接收的dataframe数据列经常会有一些额外的空值。 这些空值一般由计算带入,你并不希望保存它们,因此 - save_nan默认值为- False。假如你确实需要保存nan值,请显式声明- save_nan=True, 注意,这实际会删除对应单元格的数据!- 注解 - 出于性能考虑,此方法并不会查询 - unpivot_dim维度的所有成员, 在保存的data中除去cube的所有维度后,剩下的数据列都会被认为是属于- unpivot_dim维度的,因此为了确保正常保存且不引入垃圾数据, 使用者需要保证传入的dataframe不含有多余数据列。