如何在python pandas或big query上对多列进行透视操作。最好是在大查询上

在Python的pandas库中，可以使用pivot_table()函数来对多列进行透视操作。pivot_table()函数可以根据指定的行和列索引，对数据进行聚合和重塑。

下面是在Python pandas中对多列进行透视操作的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table()函数进行透视操作
pivot_table = pd.pivot_table(df, values=['C', 'D'], index=['A', 'B'], aggfunc='sum')

print(pivot_table)

在上述示例代码中，我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'、'D'四列的DataFrame对象。然后使用pivot_table()函数对列'C'和列'D'进行透视操作，行索引为'A'和'B'列的值，聚合函数为'sum'。最后打印出透视结果。

对于Google的BigQuery，也可以使用类似的透视操作。BigQuery是一种托管的数据仓库解决方案，可以处理大规模的结构化和非结构化数据。

在BigQuery中，可以使用SQL语句来进行透视操作。以下是在BigQuery上对多列进行透视操作的示例SQL语句：

SELECT A, B, SUM(C) AS sum_C, SUM(D) AS sum_D
FROM your_table
GROUP BY A, B

在上述示例SQL语句中，我们从名为"your_table"的表中选择列'A'、'B'，并对列'C'和列'D'进行求和操作。然后按照列'A'和列'B'进行分组。最后得到透视结果，包含聚合后的列'sum_C'和'sum_D'。

需要注意的是，BigQuery是Google Cloud提供的云计算服务，因此在回答中不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap等品牌商。