C# 对数据表中的不同值求和

我有这个数据表：

SECTION    CODE  DATE        VALUE
section1    20  jul 2013    31507976.71
section1    20  nov 2013    31643256.16
section1    20  dec 2013    28788554.96
section1    20  jan 2014    32297021.88
section1    20  feb 2014    29111554.83
section1    20  mar 2014    32789670.01
section1    20  apr 2014    32045399.52
section1    20  may 2014    33420106.37
section1    20  jun 2014    31246337.7
section1    20  jul 2014    31406327.47
section2    50  apr 2013    31219430.46
section2    50  may 2013    32200204.19
section2    50  jun 2013    32348605.39
section2    50  dec 2013    33158170.04
section2    50  jan 2014    33472813.18
section2    50  feb 2014    30875748.12
section2    50  mar 2014    34655429.31
section2    50  apr 2014    31894634.74
section2    50  may 2014    29467627.18
section2    50  jun 2014    31224988.16
section2    50  jul 2014    59455468.22
section3    20  apr 2013    29467627.18
section3    20  nov 2013    28230480.06
section3    20  dec 2013    27273436.72
section3    20  jan 2014    27074471.34
section3    20  may 2014    31396504.33
section3    20  jun 2014    29528727.08
section3    20  jul 2014    29630946.19

我想得到一个总的特定代码为每个时期。 例如，对于代码20，它将计算第二列中代码为20的每个部分，并按每个期间求和。 我应该得到这样一个列表：

 Period      Code: 20
apr 2013    29467627.18
apr 2014    32045399.52
dec 2013    56061991.68
feb 2014    29111554.83
jan 2014    59371493.22
jul 2013    31507976.71
jul 2014    61037273.66
jun 2013    0
jun 2014    60775064.78
mar 2014    32789670.01
may 2013    0
may 2014    64816610.7
nov 2013    59873736.22

public class SectionModel
{
    public string SectionId { get; set; }
    public int Code { get; set; }
    public DateTime Date { get; set; }
    public decimal Value { get; set; }
}

var list = dt.Rows.Select(d => new SectionModel
            {
                SectionId = d[0],
                Code = Convert.ToInt32(d[1]),
                Date = Convert.ToDateTime(d[2]),
                Value = Convert.ToDecimal(d[3])
            });

            var results = list.GroupBy(row => new {row.Date, row.Code}, (key, rows) => new
            {
                period = key.Date,
                code = key.Code,
                value = rows.Sum(r => r.Value)
            })
                .Where(r => r.code == codeParameter)
                .ToList();

var aggregatedItems = items.GroupBy(x => new { x.Code, x.Period })
            .Select(g => new
            {
                Code = g.Key.Code,
                Period = g.Key.Period,
                Value = g.Sum(y => y.Value)
            });

这是我尝试过的，但我只得到零值：

string code="20";
       List<string[]> data = new List<string[]>();
            List<string> period = new List<string>();           
            List<decimal> value = new List<decimal>();  
            decimal nr=0;
            foreach (DataRow dr in dt.Rows)
                if (dr[1].ToString().Equals(code))
                    period.Add(dr[2].ToString());
            }
        List<string>period2= period.Distinct().ToList();
            foreach (string p in period2) value.Add(0);
            for (int i = 0; i < period2.Count; i++)
            {
                foreach (DataRow dr in dt.Rows)
                { if (period2[i].Equals(dr[2].ToString()))
                        nr += Convert.ToDecimal(dr[3].ToString());
                }
                value[i] = nr;
            }
            for (int i = 0; i < period2.Count; i++)
            {
                data.Add(new string[] {period2[i], value[i].ToString()});
            }

string code=“20”；
列表数据=新列表（）；
列表周期=新列表（）；
列表值=新列表（）；
十进制nr=0；
foreach（数据行dr在dt.行中）
if（dr[1].ToString（）.Equals（代码））
period.Add（dr[2].ToString（））；
}
Listperiod2=period.Distinct（）.ToList（）；
foreach（period2中的字符串p）值。添加（0）；
for（int i=0；i

我认为这可能会让您选择代码为20且日期大于2013年4月的所有行

List<DataRow> result = urDataTable.Select("CODE == 20 AND DATE > #1/4/2013#");
foreach (DataRow row in result)
{
    //do
}

List result=urdata表。选择（“code==20和日期>#1/4/2013#”）；
foreach（结果中的数据行）
{
//做
}

---

如果

code

是非数字的，请小心放置

20

如

'20'

我认为这可能会让您选择所有代码为20且日期大于2013年4月的行

List<DataRow> result = urDataTable.Select("CODE == 20 AND DATE > #1/4/2013#");
foreach (DataRow row in result)
{
    //do
}

List result=urdata表。选择（“code==20和日期>#1/4/2013#”）；
foreach（结果中的数据行）
{
//做
}

---

如果

code

是非数字的，请小心放置

20

如

'20'

您可以按日期和代码对结果进行分组。 然后，您可以通过代码对它们进行过滤，以获得所需的值

我建议首先将结果映射到模型，这样比通过索引引用字符串数组更容易阅读

大概是这样的：

 Period      Code: 20
apr 2013    29467627.18
apr 2014    32045399.52
dec 2013    56061991.68
feb 2014    29111554.83
jan 2014    59371493.22
jul 2013    31507976.71
jul 2014    61037273.66
jun 2013    0
jun 2014    60775064.78
mar 2014    32789670.01
may 2013    0
may 2014    64816610.7
nov 2013    59873736.22

public class SectionModel
{
    public string SectionId { get; set; }
    public int Code { get; set; }
    public DateTime Date { get; set; }
    public decimal Value { get; set; }
}

var list = dt.Rows.Select(d => new SectionModel
            {
                SectionId = d[0],
                Code = Convert.ToInt32(d[1]),
                Date = Convert.ToDateTime(d[2]),
                Value = Convert.ToDecimal(d[3])
            });

            var results = list.GroupBy(row => new {row.Date, row.Code}, (key, rows) => new
            {
                period = key.Date,
                code = key.Code,
                value = rows.Sum(r => r.Value)
            })
                .Where(r => r.code == codeParameter)
                .ToList();

var aggregatedItems = items.GroupBy(x => new { x.Code, x.Period })
            .Select(g => new
            {
                Code = g.Key.Code,
                Period = g.Key.Period,
                Value = g.Sum(y => y.Value)
            });

---

您可以按日期和代码对结果进行分组。 然后，您可以通过代码对它们进行过滤，以获得所需的值

我建议首先将结果映射到模型，这样比通过索引引用字符串数组更容易阅读

大概是这样的：

 Period      Code: 20
apr 2013    29467627.18
apr 2014    32045399.52
dec 2013    56061991.68
feb 2014    29111554.83
jan 2014    59371493.22
jul 2013    31507976.71
jul 2014    61037273.66
jun 2013    0
jun 2014    60775064.78
mar 2014    32789670.01
may 2013    0
may 2014    64816610.7
nov 2013    59873736.22

public class SectionModel
{
    public string SectionId { get; set; }
    public int Code { get; set; }
    public DateTime Date { get; set; }
    public decimal Value { get; set; }
}

var list = dt.Rows.Select(d => new SectionModel
            {
                SectionId = d[0],
                Code = Convert.ToInt32(d[1]),
                Date = Convert.ToDateTime(d[2]),
                Value = Convert.ToDecimal(d[3])
            });

            var results = list.GroupBy(row => new {row.Date, row.Code}, (key, rows) => new
            {
                period = key.Date,
                code = key.Code,
                value = rows.Sum(r => r.Value)
            })
                .Where(r => r.code == codeParameter)
                .ToList();

var aggregatedItems = items.GroupBy(x => new { x.Code, x.Period })
            .Select(g => new
            {
                Code = g.Key.Code,
                Period = g.Key.Period,
                Value = g.Sum(y => y.Value)
            });

---

您可以通过如下方式使用

GroupBy

获得所需信息：

 Period      Code: 20
apr 2013    29467627.18
apr 2014    32045399.52
dec 2013    56061991.68
feb 2014    29111554.83
jan 2014    59371493.22
jul 2013    31507976.71
jul 2014    61037273.66
jun 2013    0
jun 2014    60775064.78
mar 2014    32789670.01
may 2013    0
may 2014    64816610.7
nov 2013    59873736.22

public class SectionModel
{
    public string SectionId { get; set; }
    public int Code { get; set; }
    public DateTime Date { get; set; }
    public decimal Value { get; set; }
}

var list = dt.Rows.Select(d => new SectionModel
            {
                SectionId = d[0],
                Code = Convert.ToInt32(d[1]),
                Date = Convert.ToDateTime(d[2]),
                Value = Convert.ToDecimal(d[3])
            });

            var results = list.GroupBy(row => new {row.Date, row.Code}, (key, rows) => new
            {
                period = key.Date,
                code = key.Code,
                value = rows.Sum(r => r.Value)
            })
                .Where(r => r.code == codeParameter)
                .ToList();

var aggregatedItems = items.GroupBy(x => new { x.Code, x.Period })
            .Select(g => new
            {
                Code = g.Key.Code,
                Period = g.Key.Period,
                Value = g.Sum(y => y.Value)
            });

之后，您可以这样访问它们（订购是可选的）：

---

.

您可以通过使用

GroupBy

获得所需信息，如下所示：

 Period      Code: 20
apr 2013    29467627.18
apr 2014    32045399.52
dec 2013    56061991.68
feb 2014    29111554.83
jan 2014    59371493.22
jul 2013    31507976.71
jul 2014    61037273.66
jun 2013    0
jun 2014    60775064.78
mar 2014    32789670.01
may 2013    0
may 2014    64816610.7
nov 2013    59873736.22

public class SectionModel
{
    public string SectionId { get; set; }
    public int Code { get; set; }
    public DateTime Date { get; set; }
    public decimal Value { get; set; }
}

var list = dt.Rows.Select(d => new SectionModel
            {
                SectionId = d[0],
                Code = Convert.ToInt32(d[1]),
                Date = Convert.ToDateTime(d[2]),
                Value = Convert.ToDecimal(d[3])
            });

            var results = list.GroupBy(row => new {row.Date, row.Code}, (key, rows) => new
            {
                period = key.Date,
                code = key.Code,
                value = rows.Sum(r => r.Value)
            })
                .Where(r => r.code == codeParameter)
                .ToList();

var aggregatedItems = items.GroupBy(x => new { x.Code, x.Period })
            .Select(g => new
            {
                Code = g.Key.Code,
                Period = g.Key.Period,
                Value = g.Sum(y => y.Value)
            });

之后，您可以这样访问它们（订购是可选的）：

---

.

我直觉上认为您需要使用==而不是等式我还不确定，为什么要为

nr

变量重设，每次迭代行之前。我直觉上认为您需要使用==而不是等式我还不确定，为什么要为零赋值，但是在迭代行之前，每次都应该重置

nr

变量。周期是随机的，可能小于2013年4月。我只放了datatable的一小部分。但我需要为一个代码获取数据表中存在的所有周期，即使对于代码为零值的周期也是如此。周期是随机的，可能小于2013年4月。我只放了datatable的一小部分。但我需要为一个代码获取数据表中存在的所有周期，即使对于代码值为零值的周期也是如此。