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  • SQL Server 语法 (如果要合并数据是字符串类型的,这里是不需要做CONVERT(varchra,Course))类型转换的 SELECT Name , STUFF((SELECT distinct ',' + CONVERT(varchar,Course) FROM T_StudentCourse B WHERE B....

    SQL Server 语法 (如果要合并的数据是字符串类型的,这里是不需要做CONVERT(varchra,Course))类型转换的

    SELECT Name , STUFF((SELECT distinct ',' +  CONVERT(varchar,Course) FROM T_StudentCourse B 
    WHERE B.Name = A.Name FOR XML PATH('')),1, 1, '') AS Course
    FROM T_StudentCourse A
    GROUP BY Name

    My Sql 语法

    SELECT  Name , GROUP_CONCAT(distinct convert(Course, CHAR) SEPARATOR ',') AS Course
    FROM T_StudentCourse A 
    GROUP BY A.Name


    需注意:

    1.GROUP_CONCAT()中的值为你要合并的数据的字段名;

     SEPARATOR 函数是用来分隔这些要合并的数据的;

     ' '中是你要用哪个符号来分隔;

      distinct 关键字是将合并后分割重复的数据进行合并

    2.必须要用GROUP BY 语句来进行分组管理,不然所有的数据都会被合并成一条记录

    行合并前的数据

     

    行合并后的效果(合并的Course)

    展开全文
  • 后台返回json数据,前台根据相同数据合并成table 比如: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201705/30/1496145508_582756.png)
  • * list4--[{termusedrate=0.25, categoryName=北京分公司,categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, { termusedrate=0.30, categoryName=上海分公司,categoryId=fc1bb1880968e77b5020}] */ //4个list分别合并成一个...

    以下操作都在Test2类 中编写

    package core.util;
    
    import java.text.DecimalFormat;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    
    public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
    		
    		List<Map<String,Object>> dataList =new ArrayList<Map<String,Object>>();//存放所有数据
    		String jsonStr1 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 15,\"actualCounter\" : 6,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 22,\"actualCounter\" : 13,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"fb971668\",\"success\" : true}";
            String jsonStr2 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 25,\"actualCounter\" : 5,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 36,\"actualCounter\" : 6,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"5225121a\",\"success\" : true}";
            String jsonStr3 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 25,\"actualCounter\" : 8,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 115,\"actualCounter\" : 8,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"e70ced01\",\"success\" : true}";
            String jsonStr4 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 40,\"actualCounter\" : 10,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 100,\"actualCounter\" : 30,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"7589d0d7\",\"success\" : true}";
            //把json串jsonStr1、jsonStr2、jsonStr3、jsonStr4转成需要的新list1、list2、list3、list4
            List<Map<String,Object>> list1=getCommon(jsonStr1,"1");
            List<Map<String,Object>> list2=getCommon(jsonStr2,"2");
            List<Map<String,Object>> list3=getCommon(jsonStr3,"3");
            List<Map<String,Object>> list4=getCommon(jsonStr4,"4");
            System.out.println("list1--"+list1);
            System.out.println("list2--"+list2);
            System.out.println("list3--"+list3);
            System.out.println("list4--"+list4);
            /**
             * 输出如下:
             * list1--[{optcompletrate=0.40, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, {optcompletrate=0.59, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
    		 * list2--[{inspcompletrate=0.20, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, {inspcompletrate=0.17, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
    		 * list3--[{jobcompletrate=0.32, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, {jobcompletrate=0.07, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
    		 * list4--[{termusedrate=0.25, categoryName=北京分公司,categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, { termusedrate=0.30, categoryName=上海分公司,categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
             */
            //把4个list分别合并成一个dataList
            dataList.addAll(list1);
            dataList.addAll(list2);
            dataList.addAll(list3);
            dataList.addAll(list4);
            System.out.println("dataList=="+dataList);
            /**
             * 输出如下:
             * dataList==[{optcompletrate=0.40, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, 
    		 *            {optcompletrate=0.59, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020},
    		 *    	      {inspcompletrate=0.20, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7},
    		 *    		  {inspcompletrate=0.17, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020},
    		 *    		  {jobcompletrate=0.32, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, 
    		 *    		  {jobcompletrate=0.07, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020},
    		 *    		  {categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7, termusedrate=0.25}, 
    		 *    		  {categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020, termusedrate=0.30}]
             * */   
            List<Map<String,Object>> countList =getNewList(dataList);
    		System.out.println("新list======"+countList);
    		/**
    		 * 输出如下:
    		 * 新list======[{jobcompletrate=0.25, optcompletrate=0.40, inspcompletrate=0.25, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7, termusedrate=0.25}, 
    		 * 			   {jobcompletrate=0.30, optcompletrate=0.59, inspcompletrate=0.30, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020, termusedrate=0.30}]
    		 * 
    		 * */
    		//转成新的json
    		String jsonnew=JSON.toJSONString(countList);
    		System.out.println("新json======"+jsonnew);
    		//转成需要的格式如下:
    		/**
    		 * 输出如下:
    		 * 新json======[{"jobcompletrate":"0.25","optcompletrate":"0.40","inspcompletrate":"0.25","categoryName":"北京分公司","categoryId":"333f1328e6c6a7f3c2c7","termusedrate":"0.25"},
    		 * 			   {"jobcompletrate":"0.30","optcompletrate":"0.59","inspcompletrate":"0.30","categoryName":"上海分公司","categoryId":"fc1bb1880968e77b5020","termusedrate":"0.30"}]
    		 */
    	}
    }
    
    /***
    	 * 处理json返回的数据中,需要字段转成list方法
    	 * */
    	public static List<Map<String,Object>> getCommon(String jsonstr,String str){
    		JSONObject root = new JSONObject().parseObject(jsonstr);// 将json格式的字符串转换成json
            JSONArray dataArr = root.getJSONArray("result");//根据json对象中数组的名字解析出其所对应的值
    		List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<Map<String,Object>>();
    		Map<String,Object> map;
    		//对解析出的数组进行遍历,获取所有的点位值
    		for (int i = 0; i < dataArr.size(); i++) {
    			 map =new HashMap<String,Object>();
    			JSONObject dataBean = (JSONObject) dataArr.get(i);//得到数组中对应下标对应的json对象
    			//根据json对象中的数据名解析出相应数据
    			String categoryId = dataBean.getString("categoryId");
    			String categoryName = dataBean.getString("categoryName");
    			int planCounter = Integer.parseInt(dataBean.getString("planCounter"));
    			int actualCounter = Integer.parseInt(dataBean.getString("actualCounter"));
    			float num=(float)actualCounter / planCounter;
    		    DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");//格式化小数   
    		    String rate = df.format(num);//返回的是String类型 
    		    map.put("categoryId", categoryId);
    		    map.put("categoryName", categoryName);
    		    if("1".equals(str)){//1、第一个接口
    		    	map.put("optcompletrate", rate);
    		    }else if("2".equals(str)){//2、第二个接口
    		    	map.put("inspcompletrate", rate);
    		    }else if("3".equals(str)){//3、第三个接口
    		    	map.put("jobcompletrate", rate);
    		    }else{//4、第三个接口
    		    	map.put("termusedrate", rate);
    		    }
    			
    			list.add(map);
    		}
    		return list;
    	}
    
    /***
    	 * 将list转成业务需要的list方法
    	 * */
    	public static List<Map<String,Object>> getNewList(List<Map<String,Object>> dataList){
    		List<Map<String, Object>> countList = new ArrayList<Map<String,Object>>();//用于存放最后的结果
    		for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
    			String categoryId = String.valueOf(dataList.get(i).get("categoryId").toString());
    			int flag = 0;//0为新增数据,1为增加count
    			for (int j = 0; j < countList.size(); j++) {
    				String newcategoryId = String.valueOf(countList.get(j).get("categoryId").toString());
    				if (categoryId.equals(newcategoryId)) {
    					String optcompletrate="";//声明第一个接口操作率
    					String inspcompletrate="";//声明第二个接口完成率
    					String jobcompletrate="";//声明第三个接口百分率
    					String termusedrate="";//声明第四个接口合格率
    					
    					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("optcompletrate"))!="null"){
    						optcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("optcompletrate"));
    					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("optcompletrate"))!="null"){
    						optcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("optcompletrate"));
    					}
    					
    					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("inspcompletrate"))!="null"){
    						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("inspcompletrate"));
    					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("inspcompletrate"))!="null"){
    						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("inspcompletrate"));
    					}
    					
    					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("jobcompletrate"))!="null"){
    						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("jobcompletrate"));
    					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("jobcompletrate"))!="null"){
    						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("jobcompletrate"));
    					}
    					
    					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("termusedrate"))!="null"){
    						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("termusedrate"));
    					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("termusedrate"))!="null"){
    						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("termusedrate"));
    					}
    					
    					countList.get(j).put("optcompletrate", optcompletrate);
    					countList.get(j).put("inspcompletrate", inspcompletrate);
    					countList.get(j).put("jobcompletrate", inspcompletrate);
    					countList.get(j).put("termusedrate", inspcompletrate);
    					flag = 1;
    					continue;
    				}
    			}
    			if (flag == 0) {
    				countList.add(dataList.get(i));
    			}
    		}
    		return countList;
    	}
    
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  • Excel怎样把相同数据合并到一行

    万次阅读 2018-02-26 16:48:13
    Sheet1的年龄和Sheet2的身高和在一行,依据是姓名,方法是在Sheet1的某空白处输入语句=VLOOKUP(A1,Sheet2!$A$1:$B$5,2,0),之后会显示出标签“身高”,鼠标放在右下角,然后下拉即可。 VLOOKUP介绍 ...

    应用场景

    把Sheet1的年龄和Sheet2的身高和在一行,依据是姓名,方法是在Sheet1的某空白处输入语句=VLOOKUP(A1,Sheet2!$A$1:$B$5,2,0),之后会显示出标签“身高”,鼠标放在右下角,然后下拉即可。
    Sheet1
    Sheet2
    Result

    VLOOKUP介绍

    VLOOKU的格式

    VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])

    我们的语句

    =VLOOKUP(A1,Sheet2!$A$1:$B$5,2,0)
    A1对应第一个参数,表示关联的字段,这里是姓名
    Sheet2!$A$1:$B$5对应第二个参数,用于选定区域,表示参数从哪些区域复制过来,这里是Sheet2里的A1:B5
    2对应第三个参数,生命要复制的列位于选定区域的第几列
    0对应第四个参数,表示模糊匹配

    展开全文
  • SQL合并 合并id相同数据

    千次阅读 2015-05-08 22:58:12
    合并id相同数据
    select distinct 列1 ,   列2 ,   列3 from 表名 where 查询条件
    展开全文
  • json数据合并

    2017-10-20 16:09:04
    JSON数组相同数据合并
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  • pandas之数据合并

    千次阅读 2018-06-23 13:38:07
    今天要说的数据合并其实和数据表之间的连接有很多相似之处。由于 pandas 库在数据分析中比较方便而且用者较多,我们就说pandas中的数据合并方式。 pandas 中数据合并常用的方法有三种:pandas.merge(), pandas....
  • 使用easyExcel导出excel时相同数据合并

    千次阅读 2020-08-06 12:17:08
    合并规则类 package cn.itcast.boot.ExcelUtil; import com.alibaba.excel.metadata.CellData; import com.alibaba.excel.metadata.Head; import com.alibaba.excel.write.handler.CellWriteHandler; import ...
  • 如下图所示,需求是省和产品相同的NTID合并到一起。 元数据: 想要的结果: 折腾了半天,结果经项目组大神指教,说有一个函数可以直接完成上诉操作。 listagg(); 代码如下: select yearmonth, listagg(ntid,',...
  • public class Test { public static void main(String[] ... //存放所有数据 List> dataList = new ArrayList>(); Map m1 = new HashMap(); m1.put("cpcj_sum", 0); m1.put("cjcj_sum", 0); m1.put
  • element table相同数据合并

    千次阅读 2020-10-28 16:22:34
    由于项目后期数据报表模块的日表、月表、年表展示的数据字段不相同并且会继续扩展。这里为了前端后续的维护方便直接将表格以组件的方式封装,然后共用 el-tabs导航和头部搜索 。在开发时候在下面这两处有出现问题: ...
  • 数据合并:通过堆叠合并和主键合并等多种合并的方式可以将关联的数据信息合并在同一张表格中 数据清洗:对数据进行检测,查询是否有重复值,缺失值和异常值,并对这些数据进行处理 标准化数据:为了消除特征之间...
  • 各位,我的数据库中有些数据需要整理,如图所示是例子, ![图片说明]... 如何将这三个除了标签不一样的数据,合并为一个数据,相同数据保留,标签变成top250,文学,爱情
  • postgrel实现相同id数据合并

    千次阅读 2018-12-14 16:24:57
    需求如下: 有表结构如下 id name create_time 1 王二狗 2018-12-25 11:22:00 ...现在需要根据时间排序后将相同id的字段合并起来并取出其中最大的时间,sql写法如下: select id max(t.create_time) , s...
  • 到出的数据中,如何合并相同数据行,格式如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201508/03/1438600476_655381.png)这段方法具体怎么写,请帮忙指教!
  • 数组相同数据合并(提取)

    千次阅读 2017-09-14 08:56:10
    1. 使用字典提取 数组对象中相同的属性定义位字典的键, ..."key3" : List , //相同数据数组 }  Map dataMap = new HashMap  for(int i = 0, length = list.size(); i //获取当前对象  
  • R语言数据合并数据增减、不等长合并

    万次阅读 多人点赞 2016-02-16 21:51:40
    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),纯粹地两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据; 2、...
  • 有客户端A和B,tcp连接,不定期的会将B的表数据上传给A(A可能已经有这些数据了),A也会不定期的给B下发数据,更新B的数据。 两个数据库表结构等等都相同
  • SQL ID相同的多行数据合并到一起

    千次阅读 2013-06-28 16:40:00
    例:id name 1 A 1 B 1 C 2 a 2 b结果:id 别名1 A,B,C2 a,b 方法:sql2005+的实现。SELECT id,STUFF((SELECT ','+name FROM Test WHERE id=T.id FOR XML PATH('')),1,1,'') AS 别名 FROM Test T GROUP...
  • R语言数据合并

    万次阅读 2019-07-09 11:08:51
    R语言数据合并:ID关联合并、横向合并、纵向合并,数据框的字段合并,使用sqldf包、merge/paste/rbind/cbind进行操作。
  • 首先合并单元格,既然是合并,肯定是要把相同数据用一个单元格来完成。就是这样的格式合并成这样的边框比较浅,图片可能不太清楚,但是能看得出来左边是三个单元格,右边是合并成了一个。要想实现这样的效...
  • 合并前 ``` 房屋编号 房屋名称 房屋状态 设备名称 设备状态 <td>001 <td>A 正常 电视 正常 <td>001 <td>A 正常 冰箱 正常 <td>001 <td>A ...
  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201708/03/1501728670_965715.png)求大神

空空如也

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怎么把同样的数据合并