在Postgresql串扰中，我可以自动化元组部分吗？

Question

我试图将一个高表（只有 3 列表示变量、时间戳和值）转换为宽格式，其中时间戳是索引，列是变量名称，值是新表的值。

在 python/pandas 中，这与 PostgreSQL 的情况类似，

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./mydata.csv") # assume timestamp, varname & value columns
df.pivot(index="timestamp", columns="varname", values="value")

存在 crosstab，到目前为止我有：

SELECT * FROM crosstab(
  $$
  SELECT
    "timestamp",
    "varname",
    "value"
  FROM mydata
  ORDER BY "timestamp" ASC, "varname" ASC
  $$
) AS ct(
  "timestamp" timestamp,
  "varname1" numeric,
  ...
  "varnameN" numeric
);

问题是我可能有数十到数百个变量名。类型始终是数字，变量名称的数量不稳定（我们可能需要更多变量或意识到其他变量是不必要的）。

有没有一种方法可以自动执行“ct”部分，以便其他一些查询（例如从mydata中选择不同的“varname”）生成它，而不是我必须输入存在的每个变量名称？

PS：PSQL 国内版本为 12.9，生产版本为 14.0。原始表中的行数约为 200 万行，但是我将按时间戳和变量名进行过滤，因此可能只有几十万行。过滤后，我得到了大约 50 个独特的变量名，但这将在几周内增加。