20180519001 - DataTable Group by功能参考

数据筛选与分组示例
本文介绍了一种使用C#进行数据筛选和分组的方法。通过对DataSet中的数据进行筛选,找出完工状态为‘完工异常’的数据行,并进一步对这些数据进行分组处理,最终实现对特定字段的统计汇总。

DataSet6 = DataSet1.Copy();

DataRow[] dr = DataSet6.Tables[0].Select(" 完工状态 = '完工异常' ");

DataTable dt1 = DataSet6.Tables[0].Clone();

for (int i = 0; i < dr.Length; i++)
{
dt1.ImportRow((DataRow)dr[i]);

//this.Text = i.ToString();
}

 

// Group by
DataTable dtResult = dt1.Clone();
DataTable dtName = dt1.DefaultView.ToTable(true, "委外发票号", "委外订单号", "存货编码", "工艺名称", "订单数量", "出库数量", "未交数量", "CT不良数", "原币含税单价",
"原币价税合计", "累计开票金额", "币种");
for (int i = 0; i < dtName.Rows.Count; i++)
{
DataRow[] rows = dt1.Select(" 委外发票号 ='" + dtName.Rows[i]["委外发票号"].ToString()
+ "' and 委外订单号='" + dtName.Rows[i]["委外订单号"].ToString()
+ "' and 存货编码='" + dtName.Rows[i]["存货编码"].ToString()
+ "' and 工艺名称='" + dtName.Rows[i]["工艺名称"].ToString() + "' ");
//temp用来存储筛选出来的数据
DataTable temp = dtResult.Clone();
foreach (DataRow row in rows)
{
temp.Rows.Add(row.ItemArray);
}

DataRow dr2 = dtResult.NewRow();
dr2["委外发票号"] = dtName.Rows[i]["委外发票号"].ToString();
dr2["委外订单号"] = dtName.Rows[i]["委外订单号"].ToString();
dr2["存货编码"] = dtName.Rows[i]["存货编码"].ToString();
dr2["工艺名称"] = dtName.Rows[i]["工艺名称"].ToString();
dr2["订单数量"] = dtName.Rows[i]["订单数量"].ToString();
dr2["出库数量"] = dtName.Rows[i]["出库数量"].ToString();
dr2["未交数量"] = dtName.Rows[i]["未交数量"].ToString();
dr2["CT不良数"] = dtName.Rows[i]["长腾不良数"].ToString();
dr2["原币含税单价"] = dtName.Rows[i]["原币含税单价"].ToString();
dr2["原币价税合计"] = dtName.Rows[i]["原币价税合计"].ToString();
dr2["累计开票金额"] = dtName.Rows[i]["累计开票金额"].ToString();

dr2["币种"] = dtName.Rows[i]["币种"].ToString();

dr2["入库数量"] = temp.Compute("sum(入库数量)", "");
dtResult.Rows.Add(dr2);
}


//
DataSet9 = new DataSet();
DataSet9.Tables.Add(dtResult);

转载于:https://www.cnblogs.com/hutie1980/p/9059911.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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