近期看到很多人都在諮詢表格轉置方面的問題，實際上在之前的博客中，關於數據處理的流程有涉及到通過FME如何進行表格數據的轉置處理。既然很多人都在諮詢轉置的問題，這裏就形成一篇定向博客，爲大家統一的講解FME中處理表格轉置的幾種方法。
1、原始數據與實現成果
2、FME處理表格轉置的方式：
（1）AttributePivoter
（2）Pythoncaller
（3）AttributeTransposer
AttributePivoter
（1） 通過AttributePivoter轉換器實現數據的轉置，通過Dynamic動態流控制數據輸出的結構。
首先想要實現數據轉置，在FME裏可直接採用AttributePivoter轉換器。以測試數據爲例，測試數據包括的屬性字段：“項目編號”字段爲轉置的分類字段；“環節”字段爲轉置後想要輸出的屬性字段名稱；“日期”字段爲轉置後的屬性值。按照測試數據進行數據轉置，AttributePivoter轉換器的設置如下：
AttributePivoter轉換器不僅可以對數據進行轉置處理，同時也可對數據進行統計（如上圖第4部分參數的內容），如果您在轉置的過程中無需進行統計的處理，可以將“Include Grand Total Columns”參數設置爲“NO”，即可不輸出統計列。
處理後得到的數據如下：
（2）結構輸出
根據以上AttributePivoter轉換器處理數據的成果大家可以看到，轉置之後是不會自動將成果屬性字段暴露爲用戶屬性。那麼有些用戶可能會有疑問，輸出的時候如何輸出成果字段？
入門一點的方法，可以添加AttributeExposer轉換器把需要輸出的屬性字段都暴露出來再輸出。
再通過靜態輸出到excel表等數據格式中
以上的方式可以得到最終轉置後的成果，但是FME經驗玩家會發現這種方式不智能，在AttributeExposer轉換器時需要手動去設置需要暴露的屬性字段，遇到屬性字段非常多的時候，這種輸出方式過於費時。
大家肯定要疑問，如何有效的解決這種問題？
我們不妨再來分析一下前面的中間結果，對AttributePivoter轉換器成果的結果再進行分析，發現本身AttributePivoter轉換器轉置後生成成果中會自動創建schema屬性結構。
不由想到，動態輸出方式中支持schema結構輸出的方式，是否可以按照動態輸出，選擇scheme結構的方式動態的保存數據結構。
經過測試，動態輸出通過schema保存結構。這種方式解決了AttributeExposer轉換器手動暴露字段的煩惱。
當然轉置的處理除了AttributePivoter轉換器外，還可以採用以下兩種方式進行：
Pythoncaller
用PythonCaller轉換器調用Python代碼來實現。
之前的“FME實現三調地類變化流量表製作”的博客裏用的就是PythonCaller轉換器編寫代碼的方式，來完成二調數據結構與三調數據結構不一致時，數據的轉換問題。
AttributeTransposer
FME Hub是廣大FME愛好者自行封裝，分享給大家使用的共享平臺。AttributeTransposer爲FME Hub所提供的轉換器，能夠解決簡單的表格轉置問題。
如上圖所示，如果數據無需進行分類是，用AttributeTransposer轉換器可以直接將表格進行轉置，但如果原始數據存在分類，則直接使用AttributeTransposer轉換器無法達到正確的效果。
以原始演示數據爲例：
涉及分類的源數據樣式無法用AttributeTransposer轉換器直接實現。
總結，千人千面，數據是變化多端的，處理方式也是變化多端的，大家可以根據自己的需要進行選擇，本篇博客轉置的處理方式就介紹到這裏。