透视Datatable

源代码：/Files/zhuqil/PivotDataTable.zip 

   现在，以表格的形式显示的数据是任何应用程序的重要组成部分。但有时你需要以数据行格式显示大量的数据。如果行数巨大，它变得非常难以分析。在这种情况下，您可能希望使用其他格式统计你的数据，如： charts, graphs, groups, pivots等 。本文将介绍一种使用适当的聚合函数的方式来透视你的数据，它可以很容易提高您的报表功能。

    下面的截图是在GridView中显示的数据透视功能。（关于数据透视还可以参考：ASP.NET实现类似Excel的数据透视表 ）

    为了简化方案，我把表的结果分三个区域显示：RowField, DataField, 和ColumnFields，除了这些，Pivot类提供一些供您来选择的聚合函数来绑定的数据。可提供的选项有：

• Count: 返回匹配的数据数量
• Sum: 返回匹配的数据总和（为了得到总和，将DataField的类型必须转换为decimal类型）
• First: 返回匹配的数据第一项
• Last: 返回匹配的数据最后一项
• Average: 返回匹配的数据平均(为了得到平均值，将DataField的类型必须转换为decimal类型)
• Max: 返回匹配的数据最大值
• Min: 返回匹配的数据最小值
• Exists: 如果有匹配的数据，返回“true”，否则“false”

      代码主要包含了一个名字为"Pivot"的类，在它的构造函数中创建DataTable。 ColumnFields 是一个字符串数组参数，它允许你透视多列数据。这个类还包含了一个实际透视你数据的PivotData() 方法。

  public DataTable PivotData(string RowField, string DataField, 
         AggregateFunction Aggregate, params string[] ColumnFields)
  {
      DataTable dt = new DataTable();
      string Separator = ".";
      var RowList = (from x in _SourceTable.AsEnumerable() 
          select new { Name = x.Field<object>(RowField) }).Distinct();
      var ColList = (from x in _SourceTable.AsEnumerable() 
                     select new { Name = ColumnFields.Select(n => x.Field<object>(n))
                         .Aggregate((a, b) => a += Separator + b.ToString()) })
                         .Distinct()
                         .OrderBy(m => m.Name);
  
      dt.Columns.Add(RowField);
      foreach (var col in ColList)
      {
          dt.Columns.Add(col.Name.ToString());
      }
  
      foreach (var RowName in RowList)
      {
          DataRow row = dt.NewRow();
          row[RowField] = RowName.Name.ToString();
          foreach (var col in ColList)
          {
              string strFilter = RowField + " = '" + RowName.Name + "'";
              string[] strColValues = 
                col.Name.ToString().Split(Separator.ToCharArray(), 
                                          StringSplitOptions.None);
              for (int i = 0; i < ColumnFields.Length; i++)
                  strFilter += " and " + ColumnFields[i] + 
                               " = '" + strColValues[i] + "'";
              row[col.Name.ToString()] = GetData(strFilter, DataField, Aggregate);
          }
          dt.Rows.Add(row);
      }
      return dt;
  }

       首先，该函数通过获取RowList的Distinct的值，确定行的成员；通过获取ColList的Distinct值，确定列的成员。然后，创建datatable的列。然后根据所提供的聚合函数，遍历每一行和获取匹配值到相应的单元格上。调用GetData（）函数，检索匹配值。

  private object GetData(string Filter, string DataField, AggregateFunction Aggregate)
  {
      try
      {
          DataRow[] FilteredRows = _SourceTable.Select(Filter);
          object[] objList = 
           FilteredRows.Select(x => x.Field<object>(DataField)).ToArray();
  
          switch (Aggregate)
          {
              case AggregateFunction.Average:
                  return GetAverage(objList);
              case AggregateFunction.Count:
                  return objList.Count();
              case AggregateFunction.Exists:
                  return (objList.Count() == 0) ? "False" : "True";
              case AggregateFunction.First:
                  return GetFirst(objList);
              case AggregateFunction.Last:
                  return GetLast(objList);
              case AggregateFunction.Max:
                  return GetMax(objList);
              case AggregateFunction.Min:
                  return GetMin(objList);
              case AggregateFunction.Sum:
                  return GetSum(objList);
              default:
                  return null;
          }
      }
      catch (Exception ex)
      {
          return "#Error";
      }
      return null;
  }

       这个函数首先过滤到DataRow []数组中匹配RowField和ColumnFields数据 ，然后调用相应的聚合函数。

   如何使用代码：

      代码使用起来很简单。创建一个Pivot类的实例，然后使用要求的参数调用PivotData方法。PivotData()方法返回DataTable，他可直接作为GridView的数据源。

  DataTable dt = ExcelLayer.GetDataTable("_Data\\DataForPivot.xls", "Sheet1$");
  Pivot pvt = new Pivot(dt);
  
  grdPivot.DataSource = pvt.PivotData("Designation", "CTC", 
     AggregateFunction.Max, "Company", "Department", "Year");
  grdPivot.DataBind();

      示例中使用的数据库是一个Excel Sheet ，放在示例应用程序的根文件夹下的“_Data”文件夹中。

      该MergeHeader函数创建合并头部的单元格，并提供了一个简化的外观。

  private void MergeHeader(GridView gv, GridViewRow row, int PivotLevel)
  {
      for (int iCount = 1; iCount <= PivotLevel; iCount++)
      {
          GridViewRow oGridViewRow = new GridViewRow(0, 0, 
            DataControlRowType.Header, DataControlRowState.Insert);
          var Header = (row.Cells.Cast<tablecell>()
              .Select(x => GetHeaderText(x.Text, iCount, PivotLevel)))
              .GroupBy(x => x);
  
          foreach (var v in Header)
          {
              TableHeaderCell cell = new TableHeaderCell();
              cell.Text = v.Key.Substring(v.Key.LastIndexOf(_Separator) + 1);
              cell.ColumnSpan = v.Count();
              oGridViewRow.Cells.Add(cell);
          }
          gv.Controls[0].Controls.AddAt(row.RowIndex, oGridViewRow);
      }
      row.Visible = false;
  }

      该函数为每个PivotLevel创建新行，和相应的合并。 PivotLevel这里是列上的轴完成的数量。

      Header从一个数组中得到所有的列值，对GetHeaderText()返回的重复的值进行分组，根据HeaderText的重复数量，设置新创建的单元格的ColumnSpan属性。将单元格添加到GridViewRow中。最后添加GridViewRow到GridView。GetHeaderText() 函数根据PivotLevel返回header text.

      例如，假设一个透视表，完成三个ColumnField： Company, Department, 和Year。GridView的初始化时候，头部将拥有Company.Department。PivotLevel 1是Year。 GetHeaderText（）将返回Company。对于PivotLevel 2，GetHeaderText（）将返回Company.Department。对于PivotLevel 3，GetHeaderText（）将返回Company.Department.Year，等等...

• 以下是GridView的截图，包含三个层次透视数据：

• 

      代码帮助您合并你想要的格式GridView的头单元格。对于初学者，在ExcelLayer.GetDataTable()方法将是一个从Excel表中的中获得数据例子。

      目前，代码只在DataTable中透视数据。该代码将得到加强，将来透视IListSource或ICollection派生的任何对象。

• 参考原文：http://www.codeproject.com/KB/aspnet/PivotDataTable.aspx

（全文完）

---

以下为广告部分

您部署的HTTPS网站安全吗？

如果您想看下您的网站HTTPS部署的是否安全，花1分钟时间来 myssl.com 检测以下吧。让您的HTTPS网站变得更安全！

SSL检测评估

快速了解HTTPS网站安全情况。

安全评级（A+、A、A-...）、行业合规检测、证书信息查看、证书链信息以及补完、服务器套件信息、证书兼容性检测等。

SSL证书工具

安装部署SSL证书变得更方便。

SSL证书内容查看、SSL证书格式转换、CSR在线生成、SSL私钥加解密、CAA检测等。

SSL漏洞检测

让服务器远离SSL证书漏洞侵扰

TLS ROBOT漏洞检测、心血漏洞检测、FREAK Attack漏洞检测、SSL Poodle漏洞检测、CCS注入漏洞检测。