利用LINQ的GroupBy與Count方法進行資料聚合
LINQ中的GroupBy操作符是根據指定鍵聚合資料的強大工具。結合Count()方法,它可以用來統計分組值的出現次數。
假設以下場景:您有一個名為UserInfo的資料集,其中包含使用者的指標和其他資訊記錄。若要檢索指標出現次數,您需要依指標將資料分組,並計算每個分組中的記錄數。
// 示例数据集 List<userinfo> data = new List<userinfo> { new UserInfo { Name = "joe", Metric = 1, Day = "01/01/2011" }, new UserInfo { Name = "jane", Metric = 0, Day = "01/02/2011" }, new UserInfo { Name = "john", Metric = 2, Day = "01/03/2011" }, new UserInfo { Name = "jim", Metric = 3, Day = "01/04/2011" } };
以下是使用LINQ的GroupBy和Count來實現預期結果的方法:
var metricCounts = data.GroupBy(info => info.Metric) .Select(group => new { Metric = group.Key, Count = group.Count() }) .OrderBy(x => x.Metric); foreach (var line in metricCounts) { Console.WriteLine($"{line.Metric} {line.Count}"); }
在此程式碼中,GroupBy()運算子以Metric屬性將資料分組,並建立一個IEnumerable
此程式碼的輸出將是:
<code>0 1 1 1 2 1 3 1</code>
這示範如何使用LINQ透過分組和計數值來有效地檢索聚合資料。透過理解GroupBy和Count的使用,您可以有效地操作和匯總應用程式中的資料。
請注意,範例資料中Metric=0 的計數在原文和修改後的版本中有所不同,這可能是原文的錯誤。 修改後的版本更符合程式碼的輸出結果。
以上是如何使用LINQ的GroupBy和Count方法進行資料聚合?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

C#和C 的主要區別在於語法、內存管理和性能:1)C#語法現代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性並支持模板。 2)C#自動內存管理,C 需要手動管理。 3)C 性能優於C#,但C#性能也在優化中。

在C 中處理XML數據可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2庫。 1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM適合小文件,SAX適合大文件。 2)生成XML文件:將數據結構轉換為XML格式並寫入文件。通過這些步驟,可以有效地管理和操作XML數據。

在C 中處理XML數據結構可以使用TinyXML或pugixml庫。 1)使用pugixml庫解析和生成XML文件。 2)處理複雜的嵌套XML元素,如書籍信息。 3)優化XML處理代碼,建議使用高效庫和流式解析。通過這些步驟,可以高效處理XML數據。

C 在性能優化方面仍然佔據主導地位,因為其低級內存管理和高效執行能力使其在遊戲開發、金融交易系統和嵌入式系統中不可或缺。具體表現為:1)在遊戲開發中,C 的低級內存管理和高效執行能力使得它成為遊戲引擎開發的首選語言;2)在金融交易系統中,C 的性能優勢確保了極低的延遲和高吞吐量;3)在嵌入式系統中,C 的低級內存管理和高效執行能力使得它在資源有限的環境中非常受歡迎。

C XML框架的選擇應基於項目需求。 1)TinyXML適合資源受限環境,2)pugixml適用於高性能需求,3)Xerces-C 支持複雜的XMLSchema驗證,選擇時需考慮性能、易用性和許可證。

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。2)C 以高性能和底层控制著称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代碼優化可以通過以下策略實現:1.手動管理內存以優化使用;2.編寫符合編譯器優化規則的代碼;3.選擇合適的算法和數據結構;4.使用內聯函數減少調用開銷;5.應用模板元編程在編譯時優化;6.避免不必要的拷貝,使用移動語義和引用參數;7.正確使用const幫助編譯器優化;8.選擇合適的數據結構,如std::vector。

C 中的volatile關鍵字用於告知編譯器變量值可能在代碼控制之外被改變,因此不能對其進行優化。 1)它常用於讀取可能被硬件或中斷服務程序修改的變量,如傳感器狀態。 2)volatile不能保證多線程安全,應使用互斥鎖或原子操作。 3)使用volatile可能導致性能slight下降,但確保程序正確性。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

SecLists
SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具