¿Es posible pivotar datos usando LINQ?

Me pregunto si es posible usar LINQ para pivotar datos del siguiente diseño:

CustID | OrderDate | Qty
1      | 1/1/2008  | 100
2      | 1/2/2008  | 200
1      | 2/2/2008  | 350
2      | 2/28/2008 | 221
1      | 3/12/2008 | 250
2      | 3/15/2008 | 2150

en algo como esto:

CustID  | Jan- 2008 | Feb- 2008 | Mar - 2008 |
1       | 100       | 350       |  250
2       | 200       | 221       | 2150

¿Algo como esto?

List<CustData> myList = GetCustData();

var query = myList
    .GroupBy(c => c.CustId)
    .Select(g => new {
        CustId = g.Key,
        Jan = g.Where(c => c.OrderDate.Month == 1).Sum(c => c.Qty),
        Feb = g.Where(c => c.OrderDate.Month == 2).Sum(c => c.Qty),
        March = g.Where(c => c.OrderDate.Month == 3).Sum(c => c.Qty)
    });

GroupByen Linq no funciona igual que SQL. En SQL, obtienes la clave y los agregados (forma de fila / columna). En Linq, obtienes la clave y cualquier elemento como hijos de la clave (forma jerárquica). Para pivotar, debe proyectar la jerarquía nuevamente en una forma de fila / columna de su elección.

Respondí una pregunta similar usando el método de extensión linq:

// order s(ource) by OrderDate to have proper column ordering
var r = s.Pivot3(e => e.custID, e => e.OrderDate.ToString("MMM-yyyy")
    , lst => lst.Sum(e => e.Qty));
// order r(esult) by CustID

(+) implementación genérica
(-) definitivamente más lenta que la de Amy B

¿Alguien puede mejorar mi implementación (es decir, el método ordena las columnas y filas)?

El mejor enfoque para esto, creo, es usar una búsqueda:

var query =
    from c in myList
    group c by c.CustId into gcs
    let lookup = gcs.ToLookup(y => y.OrderDate.Month, y => y.Qty)
    select new
    {
        CustId = gcs.Key,
        Jan = lookup[1].Sum(),
        Feb = lookup[2].Sum(),
        Mar = lookup[3].Sum(),
    };

Aquí hay una forma un poco más genérica de cómo pivotar datos usando LINQ:

IEnumerable<CustData> s;
var groupedData = s.ToLookup( 
        k => new ValueKey(
            k.CustID, // 1st dimension
            String.Format("{0}-{1}", k.OrderDate.Month, k.OrderDate.Year // 2nd dimension
        ) ) );
var rowKeys = groupedData.Select(g => (int)g.Key.DimKeys[0]).Distinct().OrderBy(k=>k);
var columnKeys = groupedData.Select(g => (string)g.Key.DimKeys[1]).Distinct().OrderBy(k=>k);
foreach (var row in rowKeys) {
    Console.Write("CustID {0}: ", row);
    foreach (var column in columnKeys) {
        Console.Write("{0:####} ", groupedData[new ValueKey(row,column)].Sum(r=>r.Qty) );
    }
    Console.WriteLine();
}

donde ValueKey es una clase especial que representa la clave multidimensional:

public sealed class ValueKey {
    public readonly object[] DimKeys;
    public ValueKey(params object[] dimKeys) {
        DimKeys = dimKeys;
    }
    public override int GetHashCode() {
        if (DimKeys==null) return 0;
        int hashCode = DimKeys.Length;
        for (int i = 0; i < DimKeys.Length; i++) { 
            hashCode ^= DimKeys[i].GetHashCode();
        }
        return hashCode;
    }
    public override bool Equals(object obj) {
        if ( obj==null || !(obj is ValueKey))
            return false;
        var x = DimKeys;
        var y = ((ValueKey)obj).DimKeys;
        if (ReferenceEquals(x,y))
            return true;
        if (x.Length!=y.Length)
            return false;
        for (int i = 0; i < x.Length; i++) {
            if (!x[i].Equals(y[i]))
                return false;
        }
        return true;            
    }
}

Este enfoque se puede usar para agrupar por N dimensiones (n> 2) y funcionará bien para conjuntos de datos bastante pequeños. Para grandes conjuntos de datos (hasta 1 millón de registros y más) o para casos en los que la configuración dinámica no se puede codificar, he escrito una biblioteca PivotData especial (es gratuita):

var pvtData = new PivotData(new []{"CustID","OrderDate"}, new SumAggregatorFactory("Qty"));
pvtData.ProcessData(s, (o, f) => {
    var custData = (TT)o;
    switch (f) {
        case "CustID": return custData.CustID;
        case "OrderDate": 
        return String.Format("{0}-{1}", custData.OrderDate.Month, custData.OrderDate.Year);
        case "Qty": return custData.Qty;
    }
    return null;
} );
Console.WriteLine( pvtData[1, "1-2008"].Value );  

Esta es la forma más eficiente:

Verifique el siguiente enfoque. En lugar de recorrer el grupo de clientes cada vez durante cada mes.

var query = myList
    .GroupBy(c => c.CustId)
    .Select(g => {
        var results = new CustomerStatistics();
        foreach (var customer in g)
        {
            switch (customer.OrderDate.Month)
            {
                case 1:
                    results.Jan += customer.Qty;
                    break;
                case 2:
                    results.Feb += customer.Qty;
                    break;
                case 3:
                    results.March += customer.Qty;
                    break;
                default:
                    break;
            }
        }
        return  new
        {
            CustId = g.Key,
            results.Jan,
            results.Feb,
            results.March
        };
    });

O este :

var query = myList
    .GroupBy(c => c.CustId)
    .Select(g => {
        var results = g.Aggregate(new CustomerStatistics(), (result, customer) => result.Accumulate(customer), customerStatistics => customerStatistics.Compute());
        return  new
        {
            CustId = g.Key,
            results.Jan,
            results.Feb,
            results.March
        };
    });

Solución completa:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

namespace ConsoleApp
{
    internal class Program
    {
        private static void Main(string[] args)
        {
            IEnumerable<CustData> myList = GetCustData().Take(100);

            var query = myList
                .GroupBy(c => c.CustId)
                .Select(g =>
                {
                    CustomerStatistics results = g.Aggregate(new CustomerStatistics(), (result, customer) => result.Accumulate(customer), customerStatistics => customerStatistics.Compute());
                    return new
                    {
                        CustId = g.Key,
                        results.Jan,
                        results.Feb,
                        results.March
                    };
                });
            Console.ReadKey();
        }

        private static IEnumerable<CustData> GetCustData()
        {
            Random random = new Random();
            int custId = 0;
            while (true)
            {
                custId++;
                yield return new CustData { CustId = custId, OrderDate = new DateTime(2018, random.Next(1, 4), 1), Qty = random.Next(1, 50) };
            }
        }

    }
    public class CustData
    {
        public int CustId { get; set; }
        public DateTime OrderDate { get; set; }
        public int Qty { get; set; }
    }
    public class CustomerStatistics
    {
        public int Jan { get; set; }
        public int Feb { get; set; }
        public int March { get; set; }
        internal CustomerStatistics Accumulate(CustData customer)
        {
            switch (customer.OrderDate.Month)
            {
                case 1:
                    Jan += customer.Qty;
                    break;
                case 2:
                    Feb += customer.Qty;
                    break;
                case 3:
                    March += customer.Qty;
                    break;
                default:
                    break;
            }
            return this;
        }
        public CustomerStatistics Compute()
        {
            return this;
        }
    }
}

Agrupe sus datos por mes y luego proyecte en una nueva tabla de datos con columnas para cada mes. La nueva tabla sería su tabla dinámica.