大神出马吧,如何生成这样不规整的表格

Adam_09 2014-10-26 12:22:51
在SQL SERVER中表的格式是这样的

表的意思是某一个省份的某性别、年龄、身高、体重的人的平均锻炼次数和时长
现在我想统计的是把相同 性别 年龄 身高 体重 但不同省份的放在一起(相当于同一性别、年龄、身高、体重的各省份之间的对比)
随后我想要的是这样的EXCEL表

不行至少得这样



我从数据库中提取表到datatable,但是接下来怎么办就不知道了,特别是合并单元格的问题
所以请大神出马
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fcqm8888 2014-11-16
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不参加EXCEL培训班,看来是一时半会儿难掌握的,哪里有培训班呢?
auos 2014-11-16
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额,我做的都是读出数据然后自己写到表格中,我用的sourcegrid,效果还不错。
smthgdin_020 2014-10-28
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当然,你也可以再后台自己去定义excel表格,可以自己控制列的合并居中什么的,有了这个模板,就可以往里面添数据,最后再response输出。
专注or全面 2014-10-28
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数据库中可以用sql直接实现,sqlserver或者oracle中都有相关的函数,mysql中不懂 给你我的笔记参考
create table MeterialInfo
(
	id int identity(1,1),
	MeterialName varchar(50),
	InStoreDate datetime,
	Weight decimal(18,3),
	Remark varchar(200)
)

select 100*RAND()

insert into MeterialInfo values ('AAAAA',GETDATE(),100*RAND(),NEWID())
waitfor delay '00:00:01:01'
insert into MeterialInfo values ('BBBBB',GETDATE(),100*RAND(),NEWID())
waitfor delay '00:00:01:01'
insert into MeterialInfo values ('AAAAA',GETDATE(),100*RAND(),NEWID())
waitfor delay '00:00:01:01'
insert into MeterialInfo values ('BBBBB',GETDATE(),100*RAND(),NEWID())

select 
CASE WHEN GROUPING(MeterialName) = 1 
THEN 'ALL' ELSE MeterialName END 
AS MeterialName,
SUM(Weight) from MeterialInfo
group by MeterialName  WITH CUBE 



--MeterialName	(无列名)
--AAAAA	        217.411
--BBBBB	        274.565
--ALL	              491.976




select 
CASE WHEN GROUPING(MeterialName) = 1 
THEN 'ALL' ELSE MeterialName END 
AS MeterialName,InStoreDate,
SUM(Weight) from MeterialInfo
group by MeterialName ,InStoreDate  WITH ROLLUP

MeterialName	InStoreDate	(无列名)
AAAAA	2012-12-12 11:16:43.957	76.909
AAAAA	2012-12-12 11:16:45.957	60.072
AAAAA	2012-12-12 11:16:47.707	53.246
AAAAA	2012-12-12 11:16:49.707	27.184
AAAAA	2012-12-12 11:32:53.433	89.429
AAAAA	2012-12-12 11:32:53.620	21.208
AAAAA	2012-12-12 11:32:53.637	90.963
AAAAA	NULL	                  419.011
BBBBB	2012-12-12 11:16:44.957	68.751
BBBBB	2012-12-12 11:16:46.957	33.855
BBBBB	2012-12-12 11:16:48.707	77.566
BBBBB	2012-12-12 11:16:50.720	94.393
BBBBB	2012-12-12 11:32:53.433	96.330
BBBBB	2012-12-12 11:32:53.620	72.308
BBBBB	2012-12-12 11:32:53.637	43.261
BBBBB	NULL	                  486.464
ALL	NULL	                  905.475
allen0118 2014-10-28
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使用rdlc,用分组把数据分好,然后直接导出Excel就有这种格式,如下图:
Adam_09 2014-10-27
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引用 4 楼 Z65443344 的回复:
select的时候,order by 性别,年龄,身高,体重,相同的就都挨着了 然后循环一下处理就行了 话说,你求总的锻炼次数和时长,这没什么意义
具体怎么循环处理呢。。。。。。
Adam_09 2014-10-27
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[quote=引用 5 楼 Z65443344 的回复:] 学过什么叫"加权平均数"吗? 人家本来就是个平均数,而不是3个个人 你把平均数这样直接相加,根本是完全无意义的行为 好比江苏平均锻炼1次,每次1小时,统计了30000个人得出的结论 而云南平均锻炼2次,1小时,只统计了3个人 你把30000个人的平均值跟3个人的平均值相加,最后是要除以2吗??[/quote 大神,原表不是这个,我只是那这个做个案例,方法是一样的 见笑了。。。。
smthgdin_020 2014-10-27
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一个老的思路: 1.先用excel设置布局,布局里需要赋值的地方记得弄成标签比如说{0},{2}; 2.将上一步的另存为html; 3.后台代码获取值之后,替换掉标签内容。
jun471537173 2014-10-27
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百度一下“DataGridView合并单元格” 或者用报表也可以实现,设置下合并相同内容单元格就可以了
於黾 2014-10-27
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学过什么叫"加权平均数"吗? 人家本来就是个平均数,而不是3个个人 你把平均数这样直接相加,根本是完全无意义的行为 好比江苏平均锻炼1次,每次1小时,统计了30000个人得出的结论 而云南平均锻炼2次,1小时,只统计了3个人 你把30000个人的平均值跟3个人的平均值相加,最后是要除以2吗??
於黾 2014-10-27
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select的时候,order by 性别,年龄,身高,体重,相同的就都挨着了 然后循环一下处理就行了 话说,你求总的锻炼次数和时长,这没什么意义
truediego 2014-10-27
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第一种效果: 看你输出Excel用的是什么方法或者插件,然后合并单元格就行了 第二种效果: 检索的sql用 group by rollup,就可以有小计行了
pinqing 2014-10-27
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npoi 这个组件生成Excel很强,里面应该有合并单元格的方法
於黾 2014-10-27
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引用 8 楼 Adam_09 的回复:
[quote=引用 4 楼 Z65443344 的回复:] select的时候,order by 性别,年龄,身高,体重,相同的就都挨着了 然后循环一下处理就行了 话说,你求总的锻炼次数和时长,这没什么意义
具体怎么循环处理呢。。。。。。[/quote] 按行循环,再按列循环,双重for循环 先判断这一行和上一行是否相同,相同就做累加 不相同就将上面相同的几行合并单元格,并把累计数量清空
netwar 2014-10-26
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生成表格的时候,ROWSPAN ,COLSPAN
Adam_09 2014-10-26
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求不沉啊。。。。
Adam_09 2014-10-26
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引用 2 楼 netwar 的回复:
生成表格的时候,ROWSPAN ,COLSPAN
能具体点么?不怎么懂
内容概要:本文提出并实现了一种基于Transform-KAN混合架构的电力负荷预测模型,旨在通过融合Transformer在长序列建模中的注意力机制优势与Kolmogorov-Arnold Network(KAN)在函数逼近方面的高精度非线性拟合能力,显著提升负荷预测的准确性与鲁棒性。研究系统阐述了模型的整体结构设计、输入特征工程、训练流程及关键超参数配置,并利用真实电力系统历史数据进行多步预测实验,验证了该方法在处理非线性、非平稳负荷序列时的优越性能。重点探讨了新型神经网络结构在时间序列预测任务中的创新应用,为复杂电力系统负荷的精准预估提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的研发人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解前沿预测模型的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中对未来电力负荷的精确预测;②探索Transformer与KAN等新兴神经网络模型在实际工业场景中的融合设计与实现方法;③为学术研究提供可复现的高性能负荷预测基准方案。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论与实践相结合,建议读者在学习过程中仔细研读模型架构细节,动手运行并调试代码,结合实验结果深入理解各模块的作用与优化策略,从而全面掌握该先进预测方法的设计精髓。

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