C# 判断json中JArry是否存在key

在 C# 中，判断 JSON 中 JArray 是否存在 key 可以使用 Newtonsoft.Json 库中的 JObject 类。具体实现如下：

using Newtonsoft.Json.Linq;

// 假设 json 是一个 JArray 类型的 JSON 字符串
JArray jsonArray = JArray.Parse(json);

// 判断 key 是否存在
bool hasKey = jsonArray.Any(j => j["key"] != null);

其中，`j => j["key"] != null` 表示对 JArray 中每个元素执行一个 lambda 表达式，判断其是否包含 key 字段。如果存在，则返回 true，否则返回 false。

相关问题

C#Jarry转datatable

如果你的数据结构是一个简单的`JArray`，可以使用以下代码将其转换为`DataTable`：

using Newtonsoft.Json.Linq;

public static DataTable ConvertJArrayToDataTable(JArray jArray)
{
    DataTable dataTable = new DataTable();

    if (jArray != null && jArray.Count > 0)
    {
        // 添加列
        foreach (JObject jObject in jArray)
        {
            foreach (JProperty property in jObject.Properties())
            {
                if (!dataTable.Columns.Contains(property.Name))
                {
                    dataTable.Columns.Add(property.Name, typeof(object));
                }
            }
        }

        // 添加行
        foreach (JObject jObject in jArray)
        {
            DataRow dataRow = dataTable.NewRow();
            foreach (JProperty property in jObject.Properties())
            {
                dataRow[property.Name] = GetValue(property.Value);
            }
            dataTable.Rows.Add(dataRow);
        }
    }

    return dataTable;
}

private static object GetValue(JToken jToken)
{
    if (jToken.Type == JTokenType.Object || jToken.Type == JTokenType.Array)
    {
        return jToken.ToString();
    }

    return ((JValue)jToken).Value;
}

使用示例：

string json = "[{\"Name\":\"John\",\"Age\":25,\"City\":\"New York\"},{\"Name\":\"Emily\",\"Age\":30,\"City\":\"London\"}]";
JArray jArray = JArray.Parse(json);

DataTable dataTable = ConvertJArrayToDataTable(jArray);

这样，你就可以将`JArray`转换为`DataTable`了。请确保在使用之前添加了对`Newtonsoft.Json`包的引用。

hivesql中排序函数

在HiveSQL中，有几个常用的排序函数，包括rank、dense_rank和row_number。这些函数可以用来对查询结果进行排序和生成序号。

rank函数是对查询结果进行排名，考虑over子句中排序字段值相同的情况。如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个。rank函数的使用方法与row_number函数完全相同。例如，可以使用以下语句在HiveSQL中使用rank函数来生成序号：

SELECT RANK() OVER (ORDER BY column_name) AS rank, *
FROM table_name;

dense_rank函数与rank函数类似，但在生成序号时是连续的。当出现相同排名时，dense_rank函数不会跳过相同排名号，而是紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第四名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。可以使用以下语句在HiveSQL中使用dense_rank函数来生成序号：

SELECT DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column_name) AS dense_rank, *
FROM table_name;

row_number函数是最简单的排序函数，它为每一行生成一个唯一的序号，不考虑排序字段值相同的情况。可以使用以下语句在HiveSQL中使用row_number函数来生成序号：

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name) AS row_number, *
FROM table_name;

以上是HiveSQL中常用的排序函数的用法。根据具体的需求，可以选择合适的函数来生成序号。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【数据库】HIVE SQL几种排序函数（ROW_NUMBER&RANK&DENSE_RANK）](https://blog.csdn.net/Jarry_cm/article/details/81904294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据分析EPHS(11)-详解Hive中的排序函数](https://blog.csdn.net/abcdefg90876/article/details/105085553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]