如何对数据表中的列求和？

Question

如何获得数据表中所有列的总和？假设我有下表。如何计算“总”行？将总行添加到数据表应该很容易。

         Columns    hits     uniques    sigups, etc...
Rows                  
1                      12         1         23
2                       1         0          5
3                       6         2          9


total                  19          3        37

更新

我结束了这个。这是我唯一可以开始工作的事情。

 For Each col As DataColumn In TotalsTable.Columns    
    If col.DataType.Name = "DateTime" Then
            count = count + 1
                Continue For
        End If

        Dim colTotal As Double = 0
        Dim value As Double

        For Each row As DataRow In TotalsTable.Rows
            If Double.TryParse(row(col), value) Then
                    colTotal += Double.Parse(row(col))
                    End If
        Next

    totalRow(count) = colTotal
        count = count + 1

  Next

Answer 1

还有一种方法可以使用DataTable.Compute Method 在不使用循环的情况下执行此操作。以下示例来自该页面。可以看到使用的代码很简单。：

private void ComputeBySalesSalesID(DataSet dataSet)
{
    // Presumes a DataTable named "Orders" that has a column named "Total."
    DataTable table;
    table = dataSet.Tables["Orders"];

    // Declare an object variable. 
    object sumObject;
    sumObject = table.Compute("Sum(Total)", "EmpID = 5");
}

我必须补充一点，如果你不需要过滤结果，你总是可以传递一个空字符串：

sumObject = table.Compute("Sum(Total)", "")

Answer 2

试试这个：

            DataTable dt = new DataTable();
            int sum = 0;
            foreach (DataRow dr in dt.Rows)
            {
                foreach (DataColumn dc in dt.Columns)
                {
                    sum += (int)dr[dc];
                }
            } 

Answer 3

我怀疑这是你想要的，但你的问题有点含糊

Dim totalCount As Int32 = DataTable1.Columns.Count * DataTable1.Rows.Count

如果您的所有列都是数字列，您可能想要这样：

您可以使用DataTable.Compute 到Sum 列中的所有值。

 Dim totalCount As Double
 For Each col As DataColumn In DataTable1.Columns
     totalCount += Double.Parse(DataTable1.Compute(String.Format("SUM({0})", col.ColumnName), Nothing).ToString)
 Next

在您编辑问题并添加更多信息后，这应该可以工作：

 Dim totalRow = DataTable1.NewRow
 For Each col As DataColumn In DataTable1.Columns
     totalRow(col.ColumnName) = Double.Parse(DataTable1.Compute("SUM(" & col.ColumnName & ")", Nothing).ToString)
 Next
 DataTable1.Rows.Add(totalRow)

Answer 4

您可以遍历 DataTable 中的 DataColumn 和 DataRow 集合：

// Sum rows.
foreach (DataRow row in dt.Rows) {
    int rowTotal = 0;
    foreach (DataColumn col in row.Table.Columns) {
        Console.WriteLine(row[col]);
        rowTotal += Int32.Parse(row[col].ToString());
    }
    Console.WriteLine("row total: {0}", rowTotal);
}
// Sum columns.
foreach (DataColumn col in dt.Columns) {
    int colTotal = 0;
    foreach (DataRow row in col.Table.Rows) {
        Console.WriteLine(row[col]);
        colTotal += Int32.Parse(row[col].ToString());
    }
    Console.WriteLine("column total: {0}", colTotal);
}

注意：上面的代码在将对象转换为 int 之前没有进行任何类型的检查。

编辑：添加显示列总和的 DataRow

试试这个创建一个新行来显示你的列总和：

DataRow totalsRow = dt.NewRow();
foreach (DataColumn col in dt.Columns) {
    int colTotal = 0;
    foreach (DataRow row in col.Table.Rows) {
        colTotal += Int32.Parse(row[col].ToString());
    }
    totalsRow[col.ColumnName] = colTotal;
}
dt.Rows.Add(totalsRow);

如果您的任何 DataTable 的 DataRows 的数据类型是非数字的，或者您想在求和时检查每个单元格的值，则此方法很好。否则我相信@Tim 使用DataTable.Compute 的响应会更好。

Answer 5

遗憾的是使用 .NET 而不是使用集合和 lambda 来节省您的时间和代码行 这是一个如何工作的例子： 将 yourDataTable 转换为 Enumerable，如果需要，根据“FILTER_ROWS_FIELD”列对其进行过滤，如果需要，按“A_GROUP_BY_FIELD”对数据进行分组。 然后得到计数、总和或任何你想要的。 如果你想要一个没有 grouby 的计数和总和，请不要对数据进行分组

var groupedData = from b in yourDataTable.AsEnumerable().Where(r=>r.Field<int>("FILTER_ROWS_FIELD").Equals(9999))
                          group b by b.Field<string>("A_GROUP_BY_FIELD") into g
                          select new
                          {
                              tag = g.Key,
                              count = g.Count(),
                              sum = g.Sum(c => c.Field<double>("rvMoney"))
                          };

Answer 6

 for (int i=0;i<=dtB.Columns.Count-1;i++)
 {
   array(0, i) = dtB.Compute("SUM([" & dtB.Columns(i).ColumnName & "])", "")                   
 }