C# d告诉我这是否仍然适用？然后在[AA]部分使用[01-nameA]，与Gord Thompsons解决方案中使用的所有字段相同。它非常简单易用。谢谢你的努力。忘了提到方括号[]表示这是一列。原始名称没有方括号[]您能检查我对问题的更新/编辑，并告诉我这是否

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d告诉我这是否仍然适用？然后在[AA]部分使用[01-nameA]，与Gord Thompsons解决方案中使用的所有字段相同。它非常简单易用。谢谢你的努力。忘了提到方括号[]表示这是一列。原始名称没有方括号[]您能检查我对问题的更新/编辑，并告诉我这是否仍然适用吗？然后在[AA]部分使用[01-nameA]，与所有字段的其余部分相同。我已使用Gord Thompsons解决方案。它非常简单易用。谢谢你的努力。在你的情况下，DD下的结果值似乎不正确，或者只是拼错了？@Mana ops这不是不正确的，但它的表格格式让我来修正它们。它们被推到CC下，但答案绝对正确。你能检查我对我的问题的更新/编辑，并告诉我这是否仍然适用吗？@Mana如果你不想显示空值，请使用ISNULL函数，等等，我会更新我的答案，看一看然后。@Mana看一看，现在我更新了我的答案，用空字符串替换了空字符串，并格式化了它。我希望这会有所帮助：）在您的情况下，DD下的结果值似乎不正确，或者只是拼错了？@Mana ops这不是不正确的，但它的表格格式让我来修正它们。它们被推到CC下，但答案绝对正确。你能检查我对我的问题的更新/编辑，并告诉我这是否仍然适用吗？@Mana如果你不想显示空值，请使用ISNULL函数，等等，我会更新我的答案，看一看然后。@Mana看一看，现在我更新了我的答案，用空字符串替换了空字符串，并格式化了它。我希望这能有所帮助：）你能检查我的问题的更新/编辑，并告诉我这是否仍然适用吗？我选择了Gord Thompsons解决方案。它非常简单易用。谢谢你的努力。你能检查我的问题的更新/编辑，并告诉我这是否仍然适用吗？我选择了Gord Thompsons解决方案。它非常简单易用。感谢您的努力。天哪，这是一个非常好且简单的解决方案。它正是我所需要的。谢谢，伙计。嗨，我的问题有点仓促。还有一点我忘了补充到我的问题中。基本上，如果我有多个名字，比如AA和相同的名字ID，比如1。我希望将它们汇总在一起，以便转换后的表仅显示具有相同名称ID的所有AAs的总和。我会将问题更改为直观显示我的意思。@Mana这很简单，我们只需将查询更改为使用

Sum（）

。我已经更新了我的答案。谢谢，现在就测试它。大家好，我已经测试了你们的解决方案，它确实有效，但有一个小问题。问题是，有些[数据]包含Datetime类型，不要问我为什么。我确信只有[Name]BB包含它们，而且不管[NameID]是什么，有些都是空的。因此，我想知道是否有可能通过某种方式进行过滤，以便只对[Data]下包含Datetime的[Name]BB进行汇总玛娜7分钟前，这是一个非常好和简单的解决方案。它正是我所需要的。谢谢，伙计。嗨，我的问题有点仓促。还有一点我忘了补充到我的问题中。基本上，如果我有多个名字，比如AA和相同的名字ID，比如1。我希望将它们汇总在一起，以便转换后的表仅显示具有相同名称ID的所有AAs的总和。我会将问题更改为直观显示我的意思。@Mana这很简单，我们只需将查询更改为使用

Sum（）

。我已经更新了我的答案。谢谢，现在就测试它。大家好，我已经测试了你们的解决方案，它确实有效，但有一个小问题。问题是，有些[数据]包含Datetime类型，不要问我为什么。我确信只有[Name]BB包含它们，而且不管[NameID]是什么，有些都是空的。因此，我想知道是否有可能通过某种方式进行过滤，以便只对[Data]下包含Datetime的[Name]BB进行汇总法力7分钟前

[Table1]               =>              [Table1_converted]

[Index]  [Name]   [Data]  [NameID]      [NameID]  [AA]    [BB]    [CC]    [DD]   
 1        AA       14      1             1         14     date1    64      61   
 2        BB(date) 42      1             2        15+19   date2   67+21   63+12
 3        CC       64      1             3          9              10    
 4        DD       61      1             4                date4     1      87
 5        AA       15      2                 
 6        BB(date) 35      2
 7        CC       67      2        
 8        DD       63      2
 9        AA       9       3
10        CC       10      3
11        AA       19      2                
12        BB(date) 20      2
13        CC       21      2        
14        DD       12      2
15        BB(date) 83      4
16        CC       1       4
17        DD       87      4

   SELECT NameID , [AA] as AA,[BB] as BB,[CC] as CC,[DD]  as DD     
        FROM        
        (
            SELECT Name,Data,NameID FROM Table1
        )PivotData

        PIVOT
        (
            max(Data) for Name in ([AA],[BB],[CC],[DD])     
        ) AS Pivoting

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
@query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT distinct ',' + QUOTENAME(Name) 
                    from [Table1]
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

set @query = 'SELECT countryid,' + @cols + ' 
            from 
            (
                select NameID, Name 
                from Table1 cc                
            ) T 
            pivot 
            (
                max (Name)
                for languagename in (' + @cols + ')
            ) p '

execute sp_executesql @query;   

DECLARE @Table1 TABLE ([Index] INT,[Name] CHAR(2),[Data] INT,[NameID] INT) 

INSERT INTO @Table1
VALUES
 (1,'AA',14,1),              
 (2,'BB',42,1),            
 (3,'CC',64,1),             
 (4,'DD',61,1),             
 (5,'AA',15,2),                
 (6,'BB',35,2),
 (7,'CC',67,2),        
 (8,'DD',63,2),
 (9,'AA',9,3),
(10,'CC',10,3),
(11,'BB',83,4),
(12,'CC',1,4),
(13,'DD',87,4)

SELECT [NameID] , ISNULL([AA], '') AS [AA], ISNULL([BB], '') AS [BB]
        , ISNULL([CC], '') AS [CC], ISNULL([DD], '') AS [DD]
FROM  
    (
    SELECT NAME, DATA, NAMEID
    FROM @Table1
    )q
    PIVOT
        (
        SUM(DATA)
        FOR NAME
        IN ([AA], [BB], [CC], [DD])
        )P

NameID  AA    BB    CC  DD
1       14    42    64  61
2       15    35    67  63
3       9           10  
4             83    1   87