如何将分隔文件中的某些列作为行取消透视？

将分隔文件中的某些列作为行取消透视，可以通过以下步骤实现：

首先，需要读取分隔文件并将其加载到程序中。可以使用编程语言中的文件读取函数或库来实现，如Python中的open()函数。
接下来，根据文件的分隔符，将每一行数据拆分成列。常见的分隔符包括逗号（CSV文件）、制表符（TSV文件）等。可以使用字符串分割函数或正则表达式来实现。
根据需要取消透视的列，将这些列的数据作为行的标识符或索引。可以使用字典或列表等数据结构来存储每个标识符对应的行数据。
遍历每一行数据，将取消透视的列作为行的标识符，将其他列的数据作为该行的值。可以使用字典或列表等数据结构来存储取消透视后的数据。
最后，将取消透视后的数据写入新的文件或输出到控制台。可以使用文件写入函数或打印函数来实现。

以下是一个示例代码（使用Python语言）：

def unpivot(file_path, delimiter, pivot_columns):
    data = {}
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            columns = line.strip().split(delimiter)
            identifier = tuple(columns[i] for i in pivot_columns)
            if identifier not in data:
                data[identifier] = []
            data[identifier].extend(columns[:pivot_columns[0]] + columns[pivot_columns[-1]+1:])
    
    # 输出取消透视后的数据
    for identifier, values in data.items():
        print(f'Identifier: {identifier}')
        print(f'Values: {values}')
        print('---')

# 示例调用
file_path = 'data.csv'
delimiter = ','
pivot_columns = [0, 1]  # 假设第0列和第1列为需要取消透视的列
unpivot(file_path, delimiter, pivot_columns)

在上述示例中，file_path表示文件路径，delimiter表示分隔符，pivot_columns表示需要取消透视的列的索引。取消透视后的数据将通过打印函数输出，可以根据实际需求进行修改。

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