DataTable

本文介绍了五种遍历DataTable的方法,包括直接for循环、foreach循环等,并展示了如何将DataTable绑定到Repeater控件上以展示数据。此外,还提供了创建DataTable并填充数据的具体示例。

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//遍历datatable的方法2009-09-08 10:02方法一:     
DataTable dt = dataSet.Tables[0];     
for(int i = 0 ; i < dt.Rows.Count ; i++)     
{     
   string strName = dt.Rows[i]["字段名"].ToString();     
}     
    
//方法二:     
foreach(DataRow myRow in myDataSet.Tables["temp"].Rows)     
{     
      var str = myRow[0].ToString();     
}     
    
//方法三:     
foeach(DataRow dr in dt.Rows)        
{        
     object value = dr["ColumnsName"];        
}     
    
//方法四:     
DataTable dt=new DataTable();        
foreach(DataRow dr in dt.Rows)        
{      
   for(int i=0;i<dt.Columns.Count;i++)      
   {      
dr[i];      
   }        
}     
    
//绑定DataTable到Reapter。     
if (dtb_xx.Rows.Count > 0)     
        {     
            rp_xx.DataSource = dtb_xx;     
            rp_xx.DataBind();     
        }      
<asp:Repeater ID="rp_xx" runat="server">     
       <ItemTemplate>     
            <tr>     
                  <td>     
                      <div>     
                            <ul class="ListHorizontally">     
                                 <li>     
                                      <div class="TCell1">     
                                            <%#Eval("ID")%>     
                                       </div>     
                                  </li>     
                                  <li>     
                                       <div class="TCell2">     
                                             <%#Eval("Name")%>     
                                        </div>     
                                  </li>     
                            </ul>     
                       </div>     
                    </td>     
                </tr>     
            </ItemTemplate>     
         </asp:Repeater>     
//方法五  
DataRow[] dataRows = null;  
dataRows = dataTable.Select(fieldParentID + "='" + treeNode.Tag.ToString() + "'", dataTable.DefaultView.Sort);  
foreach (DataRow dataRow in dataRows)  
{   
  
     DataRow dataRow = dataTable.Rows[i];   
  
     ?? = dataRow[fieldParentID].ToString();  
}   

 

DataTable创建

 DataTable dt = new DataTable("dtFax");
 dt.Columns.Add("check", System.Type.GetType("System.Boolean"));
 dt.Columns.Add("Id", System.Type.GetType("System.String"));
 dt.Columns.Add("TargetName", System.Type.GetType("System.String"));
 dt.Columns.Add("TypeName", System.Type.GetType("System.String"));
 dt.Columns.Add("TargetType", System.Type.GetType("System.String"));
 dt.Columns.Add("RealTimeStateAlise", System.Type.GetType("System.String"));
 dt.Columns.Add("CreateTime", System.Type.GetType("System.DateTime"));
 dt.Columns.Add("ModifyTime", System.Type.GetType("System.DateTime"));
 dt.Columns.Add("Remark", System.Type.GetType("System.String"));
           //填充到DataTable中
                foreach (var c in collection)
                {
                    DataRow dr = dt.NewRow();
                    if (SelectedKeyWords.Keys.Contains(c.Id))
                        dr["check"] = true;
                    else
                        dr["check"] = false;

                    dr["Id"] = c.Id;
                    dr["TargetName"] = c.TargetName;
                    dr["TypeName"] = c.TypeName;
                    dr["TargetType"] = c.TargetName;
                    dr["RealTimeStateAlise"] = c.RealTimeStateAlise;

                    if (c.CreateTime == null)
                        dr["CreateTime"] = DBNull.Value;
                    else
                        dr["CreateTime"] = c.CreateTime;

                    if (c.ModifyTime == null)
                        dr["ModifyTime"] = DBNull.Value;
                    else
                        dr["ModifyTime"] = c.ModifyTime;

                    dr["Remark"] = c.Remark;
                    dt.Rows.Add(dr);
                }

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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