医疗诊断代码的SQL透视函数

Question

我正试图在我的查询(SQL Server2008 R2)中透视数据，我只需要透视2列，但透视之后可能有多达20列。以下是我的测试数据，最多包含5个诊断代码：

pid   DiagnosisCode
111   145.9
111   17.43
111   17.84
111   196.2
111   202.81
112   204.21
112   249.71
112   263.8
112   145.9
113   269.8
113   276.7

我尝试获得的输出如下所示：

    pid  | code1  | code2 | code3 | code4 | code5 | code6 | code... | code20
----------------------------------------------------------------------------
    111    145.9    17.43   17.84   196.2   202.81  NULL    NULL     NULL
    112    204.21   249.71  263.8   145.9   NULL    NULL    NULL     NULL
    113    269.8    276.7   NULL    NULL    NULL    NULL    NULL     NULL

我的代码是：

select pid, DiagnosisCode
from
(select pid, DiagnosisCode, row_number() over(partition by pid order by pid) 
as seq
 from #temp  
) as src
pivot
(min(DiagnosisCode)
for seq
in (DiagnosisCode)) pvt

我知道MIN()聚合函数是必需的，但我不需要在输出中使用它。我添加了ROW_NUMBER()行，以便在阅读一篇文章后有一个序列字段，但我不确定为什么需要它。我已经阅读了这里和其他网站上的所有其他Pivot帖子。我知道这已经在这个网站上重复了很多次，但如果你能帮助我理解我的查询中还需要什么才能让它工作，我将不胜感激。

Answer 1

您需要修复列；SQL数据透视表与Access不同，这是一个示例

declare @t as table (pid int ,  DiagnosisCode decimal(10,1)) 
insert @t select 111 ,  145.9
insert @t select 111 ,  17.43
insert @t select 111 ,  17.84
insert @t select 111 ,  196.2
insert @t select 111 ,  202.81
insert @t select 112 ,  204.21
insert @t select 112 ,  249.71
insert @t select 112 ,  263.8
insert @t select 112 ,  145.9
insert @t select 113 ,  269.8
insert @t select 113 ,  276.7


select * from @t

select pid
,code1
,code2
,code3
,code4
,code5
,code6
,code7
,code8
,code9
,code10
,code11
,code12
,code13
,code14
,code15
,code16
,code17
,code18
,code19
,code20
from
(

select pid, DiagnosisCode, 'code' + cast(row_number() over(partition by pid order by pid) as varchar(2))
as seq
 from @t  
) as src
pivot
(min(DiagnosisCode)
for seq
in (
code1
,code2
,code3
,code4
,code5
,code6
,code7
,code8
,code9
,code10
,code11
,code12
,code13
,code14
,code15
,code16
,code17
,code18
,code19
,code20
)) pvt



pid  code1  code2  code3   code4   code5  code6  code7  .... code20
---- ------ ------ ------- ------- ------ ------ ------      -------
111  145.9  17.4   17.8    196.2   202.8  NULL   NULL        NULL
112  204.2  249.7  263.8   145.9   NULL   NULL   NULL        NULL
113  269.8  276.7  NULL    NULL    NULL   NULL   NULL        NULL