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DataTable数据转换为实体

我们在用三层架构编写软件时,常常会遇到例如以下问题,就是三层之间的參数传递问题:假设我们在D层查询出数据DataTable类型的,那么我们在B层甚至U层使用这条数据时,就要用DataTable类型来回传递了...将DataTable数据转化成单个的实体类。然后将这些实体类放到泛型集合中。 结果图例如以下: 实体类是数据库的映射,每一条记录相应一个实体。...(Of T As {New})(ByVal dt As DataTable) As IList(Of T) '将dataTable转化为泛型集合 '1convertToList...'如果mrc是从数据库中查询出来的DataTable数据表 Dim myList As List(Of Charge.Model.User) '定义一个集合用来返回转化后的实体集合...Return myList '返回结果 End Function 在这里,我们仅仅讨论将DataTable数据类型转换问题。

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    DataTable数据记录的统计

    DataTable数据记录的统计我们在使用SqlServer这些数据库时,可以轻松的通过SumC#...强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 DataTable数据记录的统计 我们在使用Sql Server这些数据库时,可以轻松的通过...Sum、Aver、Count等统计出相关结果,那么,在已经把数据检索出来的DataSet(DataTable)中呢?...本文介绍一个简单的方法,不需要逐条记录进行计算就可以轻松的获得DataTable中的记录统计结果。这个简单的方法就是调用功能强大的DataTable的函数Compute。...对于这样复杂数据的统计,我们可以在DataTable中创建一个新的字段来完成,比如Amount,同时设置该字段的Expression为Quantity*Price,这样我们就可以使用统计功能了: table.Compute

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    GeoJson数据合并

    本文主要是基于geojson-merge,实现多个geojson文件合并为一个geojson文件,以便实现基于该文件进行数据分析展示 geojson合并概述 当前在 datav的geoatlas中,可以下载单个地市或区县的数据...库: npm i @mapbox/geojson-merge 支持两种方式进行合并 方式1-文件方式合并 该方式是每个geojson文件作为数组,传入到merge方法中进行合并,具体如下: var geojsonUtil...此处返回的是JSONStream对象 var mergeStream = geojsonUtil.mergeFeatureCollectionStream(fileNames); // 直接文件方式合并结果会导致一部分数据丢失...console.log("json文件合并完毕"); }); 注意:当前将福建省各个地市文件合并后,得到的结果会出现一部分数据丢失 方式2-内存数据合并 更推荐的一种方式是,将所有json文件读取到内存中...datas.push(JSON.parse(fs.readFileSync(fileDir + file.name, "utf8"))); } }); // merge之后得到的是json对象,写入数据文件时需要通过

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    R语言数据合并数据增减、不等长合并

    sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...merge 按照指定列合并矩阵或者数据框 一、数据合并 1、merge()函数 最常用merge()函数,但是这个函数使用时候这两种情况需要注意: 1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起...rbind()按照横向的方向,或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格:合并的变量名必须一致;数据等长;指标顺序必须一致。...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并,并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。...#————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并数据不等长问题——两种方法:do.call函数以及rbind.fill函数(plyr包) #rbind.fill函数只能合并数据框格式

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    数据透视表多表合并|字段合并

    今天要跟大家分享的内容是数据透视表多表合并——字段合并!...因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视表做横向合并(字段合并),总觉得关于表合并绍的不够完整,最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路,赶紧分享给大家!...数据仍然是之前在MS Query字段合并使用过的数据; 四个表,都有一列相同的学号字段,其他字段各不相同。 建立一个新工作表作为合并汇总表,然后在新表中插入数据透视表。...Ctrl+d 之后迅速按p,调出数据透视表向导 选择多重合并计算选项: ? 选择自定义计算字段 ? 分别添加三个表区域,页字段格式设置为0(默认)。 ?...此时已经完成了数据表之间的多表字段合并! ? 相关阅读: 数据透视表多表合并 多表合并——MS Query合并报表

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    合并数据

    如同ProtocolBuffer,Avro,Thrift一样,Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据,然后随着业务需要,逐渐往元数据中添加更多的列。...在这种情况下,用户可能会创建多个Parquet文件,有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况,并且进行多个Parquet文件的元数据合并。...因为元数据合并是一种相对耗时的操作,而且在大多数情况下不是一种必要的特性,从Spark 1.5.0版本开始,默认是关闭Parquet文件的自动合并数据的特性的。...可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并数据的特性: 1、读取Parquet文件时,将数据源的选项,mergeSchema,设置为true 2、使用SQLContext.setConf...// 一个是包含了name和age两个列,一个是包含了name和grade两个列 // 所以, 这里期望的是,读取出来的表数据,自动合并两个文件的元数据,出现三个列,name、age、grade /

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    速度超快:使用SqlBulkCopy导入DataTable数据到MSSQL数据

    ,其实只完成了一半的工作,那就是Excel上传到服务器,然后读取到了内存的DataTable,最后面的插入数据库的操作是另一半工作。...相关的参考代码,原理就是创建一个临时表,把读取到内存的Excel数据DataTable)使用SqlBulkCopy快速导入到数据库,然后再导入真正的业务表。...在我导入13800条记录的时候,基本上10秒之内搞定,当然了最初用那个循环DataTable,然后再循环中使用Entity的方式添加,速度不知快了多少倍。...#region public void SqlBulkCopyData(DataTable dt) 利用Net SqlBulkCopy 批量导入数据库,速度超快        ///...源内存数据表        public void SqlBulkCopyData(DataTable dt)        {<br

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    Pandas DataFrame 数据合并、连接

    在此典型情况下,结果集的行数并没有增加,列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。...DataFrame中用作 连接键的列名 left_index:使用左则DataFrame中的行索引做为连接键 right_index:使用右则DataFrame中的行索引做为连接键 sort:默认为True,将合并数据进行排序...False可以提高性能 suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为('_x','_y') copy:默认为True,总是将数据复制到数据结构中...;大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator:在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(both) merge一些特性示例:...='', rsuffix='',sort=False): 其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left 1.默认按索引合并,可以合并相同或相似的索引,不管他们有没有重叠列

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    数据透视表多表合并

    今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧!...利用数据透视表进行多表合并大体上分为两种情况: 跨表合并(多个表在同一工作薄内) 跨工作薄合并(多个表分别在不同工作薄内) 跨表合并(工作薄内表合并) 对于表结构的要求: 一维表结构 列字段相同 无合并单元格...在弹出的数据透视表向导中选择多重合并计算数据区域,点击下一步。 选择创建自定义字段,继续点击下一步。 ? 在第三步的菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个表的数据区域(包含标题字段)。...---- 跨工作薄合并(多个表分别在不同工作薄内) 对于表结构的要求: 一维表结构 列字段相同 无合并单元格 本案例所用到的数据结构如下: 一共有四张表分布于两个工作薄 分布结构: 西区销售——四川|...合并步骤: 与工作薄内的表间合并差不多,首先插入——数据透视表向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中的四张表全部添加到选定区域。 ? ?

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    Milvus 数据合并机制

    大量零碎的数据段有两个明显缺点: 不利于元数据管理,对 SQLite/MySQL 的访问频繁 索引过于分散,影响查询的性能 因此 Milvus 后台落盘任务会不断地把这些小数据合并成大数据段,直到合并后的数据段大小超过...| 旧版本合并机制的缺点 在 0.9.0 版本以前,数据段的合并策略是简单粗暴的:先从元数据拿到一批需要被合并数据段,然后循环遍历合并。如下图所示: ? 假设拿到 7 个数据段: 1....合并完成后将前六个数据段标记为软删除,最终剩下三个数据段:segment_7,segment_8,segment_9。 这种合并机制有一个很大的缺点:占用过多的磁盘空间。...合并的时候,仅对层内数据段进行合并,这样就避免了小数据段和大数据段的合并,减少磁盘写入量,减少过大的临时文件。那么我们来看一下在上一节的场景下,使用新的合并策略后,磁盘的使用量有没有缓解: ?...可以看到,三次插入和合并操作完成后,数据合并为 segment_6,但 segment_1 没有参与合并,其他四个数据段被标记为软删除。磁盘占用量为 100MB+8KB,磁盘写入数据量为 8KB。

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