为输入行的一组字段生成一个新行（并为每个新行生成一个查询）
Generate a new row for a set of fields of the input row (and generate a query for each new row)
我们有一个 .csv 文件，其中包含有关城市跨区人员流动的信息。
我们正在创建一个将数据从 .csv 文件加载到数据库的转换 (2 tables):
每行有以下信息：
- 字段 1：原产区名称
- 字段2（字段名=目的区名）：字段值=从原区转为目的区的人数
这对每个目的地区域重复。
假设有20个区所以字段总数为21
我们想要一个生成以下输出的步骤（转换数据结构）：
具有以下结构的新行：
- 字段1：原产区名称
- 字段2：目的地地区名称
- 字段 3：从地区 "Field 1" 更改为地区 "Field 2"
的人数
因此此步骤的输出必须包含 20x20 rows.We 然后将 400 行插入以下数据库 table：
我们找不到任何可以生成这个新数据结构的转换步骤。我们将尝试 javascript 步骤为每个起始区手动实现一个循环，然后为每个新行生成插入数据库 table。
将列从它们在一行（透视表）中的列中收听的位置移动，以有一行 pr。列，以及您应该使用 Row Normaliser.
的键列
我们有一个 .csv 文件，其中包含有关城市跨区人员流动的信息。
我们正在创建一个将数据从 .csv 文件加载到数据库的转换 (2 tables):
每行有以下信息：
- 字段 1：原产区名称
- 字段2（字段名=目的区名）：字段值=从原区转为目的区的人数
这对每个目的地区域重复。
假设有20个区所以字段总数为21
我们想要一个生成以下输出的步骤（转换数据结构）： 具有以下结构的新行：
- 字段1：原产区名称
- 字段2：目的地地区名称
- 字段 3：从地区 "Field 1" 更改为地区 "Field 2" 的人数
因此此步骤的输出必须包含 20x20 rows.We 然后将 400 行插入以下数据库 table：
我们找不到任何可以生成这个新数据结构的转换步骤。我们将尝试 javascript 步骤为每个起始区手动实现一个循环，然后为每个新行生成插入数据库 table。
将列从它们在一行（透视表）中的列中收听的位置移动，以有一行 pr。列，以及您应该使用 Row Normaliser.
的键列