使用linq或数据视图过滤器从c#中的DataTable中获取最高日期行

我可以得到最高的日期列值，但我想要的是日期最高的整个数据行

DataTable dt = new DataTable();

dt.Columns.Add("City Name");
dt.Columns.Add("date");
dt.Rows.Add("Mumbai", "17/07/2018");
dt.Rows.Add("Surat", "17/02/2018");
dt.Rows.Add("Borivali", "17/10/2018");
dt.Rows.Add("Pune", "10/05/2018");
dt.Rows.Add("Valsad", "17/09/2018");

var query = dt.AsEnumerable().Max(x => x[1]);

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创建一个类

PersonModel

，从DataTable中携带您的属性

您需要将

“17/07/2018”

字符串设置为DateTime，因此使用

DateTime.ParseExact

方法

然后

PersonModel

类需要实现

IComparable

接口，告诉

MAX

函数如何比较

public class PersonModel : IComparable
{
    public string Name { get; set; }
    public DateTime Dt { get; set; }

    public int CompareTo(object obj)
    {
        var compareObj = obj as PersonModel;
        return compareObj.Dt > this.Dt? 0:1;
    }
}

var query = dt.AsEnumerable().Max(x => 
    new PersonModel {
        Name = x[0].ToString(),
        Dt = DateTime.ParseExact(x[1].ToString(), "dd/MM/yyyy", CultureInfo.InvariantCulture)
    }
);

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首先，我建议更改格式：在使用

DateTime

时，为什么要使用

String

  DataTable dt = new DataTable();

  dt.Columns.Add("City Name");
  dt.Columns.Add("date");

  dt.Rows.Add("Mumbai",   new DateTime(2018,  7, 17));
  dt.Rows.Add("Surat",    new DateTime(2018,  2, 17));
  dt.Rows.Add("Borivali", new DateTime(2018, 10, 17));
  dt.Rows.Add("Pune",     new DateTime(2018,  5, 10));
  dt.Rows.Add("Valsad",   new DateTime(2018,  9, 17));

您正在寻找标准Linq不支持的

ArgMax

，但可以通过

Aggregate

轻松模拟：

  var row = dt
    .AsEnumerable()
    .Aggregate((s, a) => Convert.ToDateTime(s[1]) > Convert.ToDateTime(a[1]) ? s : a);

  Console.Write($"{row[0]} {row[1]:dd/MM/yyyy}");

结果：

  Borivali 17/10/2018

如果坚持原始格式，则必须将

字符串

s解析为

日期时间

：

  var row = dt
    .AsEnumerable()
    .Aggregate((s, a) => 
         DateTime.ParseExact(s[1].ToString(), "d/M/yyyy", CultureInfo.InvariantCulture) >
         DateTime.ParseExact(a[1].ToString(), "d/M/yyyy", CultureInfo.InvariantCulture) 
       ? s : a);

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聚合在这里是如何工作的，这是不是先列出所有行，然后逐个比较？你能解释一下吗。@Tiger:Aggregate从第一行开始，将其分配给

s

，然后枚举所有其他行，从当前行

a

和

s

生成新的聚合值（这是先前的聚合行）