DataTable c#的用法

一。创建一个内存表,下面的代码会用到它

 

DataTable auto =new DataTable();

auto.Columns.Add(
"ID");

auto.Columns.Add(
"Name");

for(int i=1;i<=10;i++)

{

auto.Rows.Add(
newobject[]{i,"baibaoqing"});

}

二。下面介绍DataTable对象经常使用的方法

  1. DataTable 的复制和克隆

           创建DataTable的完全副本(full copu 复制表的结构和数据),通过DataTable的Copy方法实现

               输出的结果为从0到10 的数字

DataTable copy_Table=auto.Copy()

for(int i=0;i<copy_Table.Rows.Length;i++)

{

Response.Write(
"<script>alert("+copy_Table.Rows[i][0]+");</script>");

}

          有时需要复制DataTable 的表模式(表结果)而不复制数据,可以使用DataTable的Clone方法

             DataTable clone_Table=auto.Clone();

          在克隆了一个DataTable后,可能需要DataTable对象中的某些DataRow对象(行数据)复制到克隆的DataTabel 中,可以使用DataTable 的ImPortRow方法

            clone_Table.ImportRow(auto.Rows[0]);

 2.枚举DataTable

          通过Foreach循环遍历DataTable的行和列

         三. 使用DataView

System.Text.StringBuilder buffer=new System.Text.StringBuiler();

foreach(DataColumn dc in auto.Colmns)

{

buffer.Append(String.Format(“{
015}”,dc.ColumnName));

}

buffer.Append(
"\r\t");

foreach(DataRow dr in auto.Rows)

{

foreach(DataColumn dc in auto.Colmns)

{

buffer.Append(String.Format(
"{0,15}",dr[dc]));
}

buffer.Append(
"\r\t");

}

textbox1.Text
=buffer.ToString();

 1. Sort排序

                 DataView view=new DataView(auto);

                 view.Sort="Make ASC,Year DESC";

             不过我很少使用DataView 的排序功能,我的作法是在SQL语句中使用Order by

2. 使用RowFilter 精确查找

                 DataView view=new DataView(auto);

                 view.RowFilter="Make like 'AA%' and Year>2001";

              同样也可以在SQL语句中设置查询条件,看个人的习惯和实际的需要了。

 3 将DataView 导出到一个新表

                    DataTable new_Table=view.ToTable("MyTable",true,"id","name");

              MyTable 新表的名称,true 表示显示不同的值,将相同的行删除(相当于Sql 的distinct),id 和name 为新表的列ID.

 4. 枚举DataView

            和枚举DataTabe大同小异

          另外在.net 2.0中DataTable对象可以处理XML文件,和DataSet一样,DataTable对象也有ReadXml和WriteXml 的方法,没有具体用过,有机会使用时再做总结。

System.Text.StringBuilder buffer=new System.Text.StringBuiler();

foreach(DataColumn dc in auto.Colmns)

{

buffer.Append(String.Format(“{
015}”,dc.ColumnName));

}

buffer.Append(
"\r\t");

foreach(DataRowView dv in view)

{

foreach(DataColumn dc in auto.Colmns)

{

buffer.Append(String.Format(
"{0,15}",dv[dc]));
}

buffer.Append(
"\r\t");

}

textbox1.Text
=buffer.ToString();

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

通过DataTable获得表的主键

很多情形下我们需要知道表的主键是什么。在ADO.Net中提供了DataTable可以映射数据库的表。于是便可以利用DataTable的属性PrimaryKey,它是DataColumn[] 类型是一个数组。我们可以使用如下的代码

    按理这个问题就已经解决了,但是cols.Length却是0。原来在默认的情况下填充DataTable时并没有从数据库中取的主键的信息。如何获得主键呢?经过研究发现在填充Dataset的时候可以使用DataAdapter的MissingSchemaAction属性帮助我们解决这个问题,于是有如下的代码:

DataColumn[] cols;
cols
= Table.PrimaryKey;
 
//注意不是cols是DataColumn数组,不是DataColumn变量。这样做主要是为了处理联合主键的问题。
for(int i =0; i < cols.Length; i++)
{
MessageBox.Show(cols[i].ColumnName);
}

      这样我们便可以如愿以偿了。MissingSchemaAction属性是确定现有Dataset(或DataTable)架构与传入数据不匹配时需要执行的操作。MissingSchemaAction.AddWithKey是枚举值,它的作用是添加必需的列和主键信息以完成架构,利用它用户可以在每个 DataTable上显式设置主键约束。

//使用DataAdapter填充DataTable
dataadapter.MissingSchemaAction = MissingSchemaAction.AddWithKey;
dataadapter.Fill(Table);

DataColumn[] cols;
cols
= Table.PrimaryKey;
//注意不是cols是DataColumn数组,不是DataColumn变量。这样做主要是为了处理联合主键的问题。
for(int i =0; i < cols.Length; i++)
{
MessageBox.Show(cols[i].ColumnName);
}

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

DataTable中数据记录的统计

        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?特别是通过Web Service获得了DataSet,这个时候,可是没有办法回头去修改Select语句来获取这些统计了。那么在DataSet/DataTable中是否可以进行统计呢?

        在MSDN中,有一篇MS推荐的统计方法,就是逐行对数据进行求和统计,这个方法,其实有等于无(或许这个方法只是针对于DataGrid求取小计用吧),因为这个方法中采用的是DataGrid的ItemDataBind事件来对数据进行累加,同我们手动写代码统计没有什么区别。

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。

一、调用说明(仅以C#为例,下同):

public object Compute(string strExpression,string strFilter)

参数:

strExpression:要计算的表达式字符串,基本上类似于Sql Server中的统计表达式

strFilter:统计的过滤字符串,只有满足这个过滤条件的记录才会被统计

二、调用举例:

        以下示例,假设一个产品销售表table,描述某商场中各促销员销售的实际记录,包含字段为:姓名(Name)、性别(Sex,0为女,1为男)、生日(Birthday)、销售产品的代码(ProID)、销售的数量(Quantity)、销售价格(Price)。

1。统计所有性别为女的销售员的数量:
table.Compute("Count(*)","Sex=0");

2。统计所有销售员中年龄大于20岁的
table.Compute("Count(*)","Birthday<'"+today);//today为今天的日期字符串

3。统计销售产品的平均价格
table.Compute("Aver(Price)","true");

4。统计产品代码为1的产品销售数量:
table.Compute("Sum(Quantity)","ProID=1");

5。统计所有产品的销售总金额:
要统计总销售金额,由于table中不存在某项产品某个促销员销售的金额数据,但我们可以通过Quantity*Price来获得。比如:
table.Compute("Sum(Quantity*Price)","true");

这里一个问题是:DataTable的统计功能没有SqlServer强,这个统计是错误的,因为Compute的统计不具备Sum(Quantity*Price)这样数据的功能。那怎么办呢?

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("Sum(Amount)","true");

以上都是计算每一列的合计,要添加一行求合计可以使用下面的方法:

System.Data.DataRow dataRow=dataSet.Tables[0].NewRow()
'假设你的DataSet为dataSet,表在索引0位置,同时假设你的所有字段都是可以求合计的。

System.DataRow dataRow = new System.DataRow();
dataRow=DT.NewRow();

然后就是统计了:
int i ;
int fldCnt ;

fldCnt=DT.Cols.Count;

for( i=0 ;i< fldCnt-1;i++)
      dataRow(i)=DT.Compute("Sum("+i.ToString()+")","true");

DT.Rows.Add(dataRow);

好了,大功告成。希望对大家有用。

-------------------------------------------------------------------------------------------

     在下面的例子中实现了3个Join方法,其目的是把两个DataTable连接起来,相当于Sql的Inner Join方法,返回DataTable的所有列。
如果两个DataTable中的DataColumn有重复的话,把第二个设置为ColumnName+"_Second",下面是代码,希望对大家有所帮助。

using System;
using System.Data; CHINAZ

namespace WindowsApplication1
{
publicclass SQLOps
{
public SQLOps()
{
}
publicstatic DataTable Join (DataTable First, DataTable Second, DataColumn[] FJC, DataColumn[] SJC)
{
//创建一个新的DataTable
DataTable table =new DataTable("Join");
// Use a DataSet to leverage DataRelation
using(DataSet ds =new DataSet()) CHINAZ

CHINAZ


{
//把DataTable Copy到DataSet中

ds.Tables.AddRange(
new DataTable[]{First.Copy(),Second.Copy()});

CHINAZ

DataColumn[] parentcolumns
=new DataColumn[FJC.Length];

CHINAZ

for(int i =0; i < parentcolumns.Length; i++)
{
parentcolumns[i]
= ds.Tables[0].Columns[FJC[i].ColumnName];
}
DataColumn[] childcolumns
=new DataColumn[SJC.Length];
for(int i =0; i < childcolumns.Length; i++)
{
childcolumns[i]
= ds.Tables[1].Columns[SJC[i].ColumnName]; CHINAZ

CHINAZ

}

//创建关联
DataRelation r =new DataRelation(string.Empty,parentcolumns,childcolumns,false);
ds.Relations.Add(r); CHINAZ

//为关联表创建列
for(int i =0; i < First.Columns.Count; i++)
{
table.Columns.Add(First.Columns[i].ColumnName, First.Columns[i].DataType);
}
for(int i =0; i < Second.Columns.Count; i++)
{
//看看有没有重复的列,如果有在第二个DataTable的Column的列明后加_Second

CHINAZ

if(!table.Columns.Contains(Second.Columns[i].ColumnName))
table.Columns.Add(Second.Columns[i].ColumnName, Second.Columns[i].DataType);
else
table.Columns.Add(Second.Columns[i].ColumnName
+"_Second", Second.Columns[i].DataType);
}
table.BeginLoadData();
foreach(DataRow firstrow in ds.Tables[0].Rows)

CHINAZ

{
//得到行的数据
DataRow[] childrows = firstrow.GetChildRows(r);
if(childrows !=null&& childrows.Length >0)
{
object[] parentarray = firstrow.ItemArray;
foreach(DataRow secondrow in childrows)

CHINAZ


{
object[] secondarray = secondrow.ItemArray;
object[] joinarray =newobject[parentarray.Length+secondarray.Length];
Array.Copy(parentarray,
0,joinarray,0,parentarray.Length);
Array.Copy(secondarray,
0,joinarray,parentarray.Length,secondarray.Length); CHINAZ
table.LoadDataRow(joinarray,
true);
}
}
}
table.EndLoadData();
}
return table;
}
publicstatic DataTable Join (DataTable First, DataTable Second, DataColumn FJC, DataColumn SJC)

CHINAZ


{
return Join(First, Second, new DataColumn[]{FJC}, new DataColumn[]{SJC});
}
publicstatic DataTable Join (DataTable First, DataTable Second, string FJC, string SJC)
{
return Join(First, Second, new DataColumn[]{First.Columns[FJC]}, new DataColumn[]{First.Columns[SJC]});
}
}
}
posted @ 2011-05-23 19:23  阿凌  阅读(2871)  评论(0编辑  收藏  举报