多行合并到一行内

ricleon 2013-08-26 01:59:23
SQL2000,列1,列2是组合主键
列1 列2
1 a
1 b
1 c
2 aa
2 bb
2 c
3 a
....
想要结果:
1 a,b,c
2 aa,bb,c
3 a
...
看论坛里语句,报错:xml 附近有语法错误
select 列1,
aaa= stuff((select ' '+列2 from t1 where s.列1=列1 for xml path('')),1,1,'')
from t1 s
group by 列1
应该怎么实现?谢谢!
...全文
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ricleon 2013-08-26
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刚发完帖就发现了,必须是2005以上用的,呵呵! 同样谢谢你们,用自定义函数实现了!
lzw_0736 2013-08-26
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create function dbo.f_str(@id int) returns varchar(100)
as
begin
    declare @str varchar(1000)
    set @str = ''
    select @str = @str + ',' + cast(value as varchar) from tb where id = @id
    set @str = right(@str , len(@str) - 1)
    return @str
end
go

--调用函数
select id , value = dbo.f_str(id) from tb group by id
---涛声依旧--- 2013-08-26
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for xml path 须sql2005及其以上版本了
Shawn 2013-08-26
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--#1.sql2000中只能用自定义的函数,参考如下
IF OBJECT_ID('dbo.fn_merger', 'FN') IS NOT NULL
 DROP FUNCTION dbo.fn_merger
GO
CREATE FUNCTION fn_merger(@id INT)
RETURNS NVARCHAR(MAX)
AS
BEGIN
 DECLARE @rv NVARCHAR(MAX)
 SET @rv = N''
 SELECT @rv = @rv + ',' + [name] FROM dbo.temp WHERE id = @id
 RETURN STUFF(@rv,1,1,'')
END
GO
--TEST:
SELECT 
 id, 
 [name] = dbo.fn_merger(id)
FROM temp
GROUP BY id
---涛声依旧--- 2013-08-26
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/*
工单号    操作者
a1       张三
a1       王二 
a1       李四

现在要得到查询结果:
工单号    操作者
a1       张三、王二、李四
*/

IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[test1]') AND type in (N'U'))
DROP TABLE [dbo].[test1]
GO

CREATE TABLE [dbo].[test1](
	工单号 [varchar](10) NOT NULL,
	操作者 [varchar](10) NOT NULL
) ON [PRIMARY]

GO

INSERT [test1]
VALUES ('a1','张三'),('a1','王二'),('a1','李四')

select 工单号,
操作者=stuff((select '、'+操作者
        from test1
       where 工单号=t.工单号
        for xml path('')),1,1,'')
from test1 t
group by 工单号

DECLARE @s VARCHAR(4000)
SELECT @s=@s +'、'+操作者 from test1 WHERE 工单号='a1'
PRINT @s
SET @s=STUFF(@s,1,1,'')
EXEC('select 工单号,'+@s+' FROM test1')
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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