hierarchy - 如何在atoti中将度量更改为层次结构？

Question

我有一个具有高序数值的分类数据（区域代码）。

当我在 atoti 数据存储中加载这个数据帧时，它被读取为一个度量，但数据类型是一个对象。

因此，理想情况下，它应该是一个层次结构。

如何将度量更改为 attoti 中的层次结构？

Answer 1

免责声明：我是 attoti 的开发人员

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当我在 atoti 数据存储中加载这个数据帧时，它被读取为一种度量

将数据加载到数据存储中不会创建任何度量。您在此存储上创建的多维数据集会根据类型自动创建度量和层次结构（因为默认情况下您处于自动模式）。

理想情况下，它应该是一个层次结构。

没有什么能阻止您创建额外的层次结构和度量。例如，您可以在任何商店列上创建一个新的层次结构，如下所示：

cube.hierarchies["Region Code"] =  [ store["Region_Code"] ]

hierarchized_columns您还可以通过指定参数在商店创建时选择哪些列必须用作层次结构。

store = session.read_pandas(... hierarchized_columns=["Gender", "Age", "Region_Code"])

例如，您可以在read_pandas 文档中阅读有关此参数的更多信息。

另请注意，您不必在使列成为层次结构或度量之间“选择”，同一列可用于两者。

Answer 2

免责声明：我在 atoti 工作。

我想将变量加载为字符串的一种解决方法，它将被视为层次结构。

   customer_store = session.read_pandas(
        master_data2,
        store_name="customer_store",types = {'Region_Code' : tt.types.STRING}
    )
    customer_store.head()