这是带Spark的解决方案，非常简单！

val originDf: DataFrame = Seq(
  ("A", "2015-01", "CAT", "30", "888.8", "1"),
  ("A", "2015-04", "CAT", "10", "14.3", "0.99"),
  ("A", "2015-11", "DOG", "6", "22.22", "0.65"),
  ("B", "2016-09", "BIRD", "1", "0.1", "0.11"))
  .toDF("key", "date", "column", "number", "cost", "ratio")
  .withColumn("column", lower(col("column")))
  .withColumn("number", col("number").cast("double"))
  .withColumn("cost", col("cost").cast("double"))
  .withColumn("ratio", col("ratio").cast("double"))

  val expectedDf: DataFrame = Seq(
  ("A", "2015-01", null, null, null, "30", "888.8", "1", null, null, null),
  ("A", "2015-04", null, null, null, "10", "14.3", "0.99", null, null, null),
  ("A", "2015-11", null, null, null, null, null, null, "6", "22.22", "0.65"),
  ("B", "2016-09", "1", "0.1", "0.11", null, null, null, null, null, null))
  .toDF("key", "date", "bird_number", "bird_cost", "bird_ratio", "cat_number","cat_cost", "cat_ratio", "dog_number", "dog_cost", "dog_ratio")
  .orderBy("key","date")

以及实现：我建议使用一个测试类并使用flatspect进行测试，以便以后可以测试实际函数。

val resultDf = originDf
  .groupBy("key","date")
  .pivot("column").max("number", "cost", "ratio")
  .orderBy("key","date")

小心使用max函数，我使用它是因为它可以解决我的规范。