数据表行列转换

有一表A
id       date              name
1       2007-01-01          CCC
1       2007-01-01          DDD
1       2007-01-01          VV
1       2007-02-01          TTTTT
2       2007-01-01          GG
3       2007-01-02          CCC
3       2007-01-01          CCC
4       2007-01-04          YY

输入1月要得到
日期  CCC     DDD    VV   GG   YY
1号    2       1      1   1    0
2号    1       0      0   0    0
3号    0       0      0   0    0
4号    0       0      0   0    1
.      0       0      0   0    0
.      0       0      0   0    0
.      0       0      0   0    0
31号   0       0      0   0    0
合计   3       1      1   1    1



CREATE TABLE A(id int, date datetime, name varchar(10))
INSERT A SELECT 1, '2007-01-01', 'CCC'
UNION ALL SELECT 1, '2007-01-01', 'DDD'
UNION ALL SELECT 1, '2007-01-01', 'VV'
UNION ALL SELECT 1, '2007-02-01', 'TTTTT'
UNION ALL SELECT 2, '2007-01-01', 'GG'
UNION ALL SELECT 3, '2007-01-02', 'CCC'
UNION ALL SELECT 3, '2007-01-01', 'CCC'
UNION ALL SELECT 4, '2007-01-04', 'YY'
GO

-- 查询的存储过程
CREATE PROC p_qry
@yearmonth int
AS
SET NOCOUNT ON
DECLARE @BeginDate datetime, @EndDate datetime, @row int
SELECT
@BeginDate = CONVERT(datetime, RIGHT(@yearmonth * 100 + 1, 8)),
@EndDate = DATEADD(Month, 1, @BeginDate),
@row = Day(@EndDate - 1)

DECLARE @dt TABLE(id int identity(1, 1), date datetime)
SET ROWCOUNT @row
INSERT @dt(date) SELECT NULL FROM syscolumns A, syscolumns B
SET ROWCOUNT 0
UPDATE @dt SET date = DATEADD(Day, id - 1, @BeginDate)

SELECT
日期 = CASE GROUPING(D.id)
WHEN 0 THEN CONVERT(varchar(10), D.id) + '号'
ELSE '合计' END,
CCC = ISNULL(SUM(CASE A.name WHEN 'CCC' THEN 1 ELSE 0 END), 0),
DDD = ISNULL(SUM(CASE A.name WHEN 'DDD' THEN 1 ELSE 0 END), 0),
VV = ISNULL(SUM(CASE A.name WHEN 'VV' THEN 1 ELSE 0 END), 0),
GG = ISNULL(SUM(CASE A.name WHEN 'GG' THEN 1 ELSE 0 END), 0),
YY = ISNULL(SUM(CASE A.name WHEN 'YY' THEN 1 ELSE 0 END), 0)
FROM(
SELECT * FROM A
WHERE date > @BeginDate
AND date < @EndDate
)A
RIGHT JOIN @dt D
ON A.date = D.date
GROUP BY D.ID WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING(D.id), D.id
GO

-- 调用
EXEC p_qry 200601
GO

-- 删除测试
DROP TABLE A
DROP PROC P_qry



-- 调用
EXEC p_qry 200701

-- 结果:

日期CCCDDDVVGGYY
1号00000
2号10000
3号00000
4号00001
5号00000
6号00000
7号00000
8号00000
9号00000
10号00000
11号00000
12号00000
13号00000
14号00000
15号00000
16号00000
17号00000
18号00000
19号00000
20号00000
21号00000
22号00000
23号00000
24号00000
25号00000
26号00000
27号00000
28号00000
29号00000
30号00000
31号00000
合计10001



如果要根据满足条件的name的值来动态确定列名, 则存储过程改为:


-- 查询的存储过程
CREATE PROC p_qry
@yearmonth int
AS
SET NOCOUNT ON
DECLARE @BeginDate datetime, @EndDate datetime, @row int
SELECT
@BeginDate = CONVERT(datetime, RIGHT(@yearmonth * 100 + 1, 8)),
@EndDate = DATEADD(Month, 1, @BeginDate),
@row = Day(@EndDate - 1)

DECLARE @dt TABLE(id int identity(1, 1), date datetime)
SET ROWCOUNT @row
INSERT @dt(date) SELECT NULL FROM syscolumns A, syscolumns B
SET ROWCOUNT 0
UPDATE @dt SET date = DATEADD(Day, id - 1, @BeginDate)

DECLARE @s nvarchar(4000)
SET @s = ''
SELECT @s = @s + ',' + QUOTENAME(name)
+ '= ISNULL(SUM(CASE A.name WHEN ' + QUOTENAME(name, '''') + ' THEN 1 ELSE 0 END), 0)'
FROM(
SELECT DISTINCT name  FROM A
WHERE date > @BeginDate
AND date < @EndDate
)A
IF @@ROWCOUNT = 0
RETURN
SET @s = '
DECLARE @dt TABLE(id int identity(1, 1), date datetime)
SET ROWCOUNT @row
INSERT @dt(date) SELECT NULL FROM syscolumns A, syscolumns B
SET ROWCOUNT 0
UPDATE @dt SET date = DATEADD(Day, id - 1, @BeginDate)

SELECT
日期 = CASE GROUPING(D.id)
WHEN 0 THEN CONVERT(varchar(10), D.id) + ''号''
ELSE ''合计'' END' + @s + '
FROM(
SELECT * FROM A
WHERE date > @BeginDate
AND date < @EndDate
)A
RIGHT JOIN @dt D
ON A.date = D.date
GROUP BY D.ID WITH ROLLUP
ORDER BY GROUPING(D.id), D.id
'
EXEC sp_executesql @s, N'@row int, @BeginDate datetime, @EndDate datetime', @row, @BeginDate, @EndDate
GO

 
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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