js attr1=['2021-02-01','2021-02-02'] attr2=[{date:'2021-02',day:10},{date:'2021-05',day:10}]两个数组筛选出含有2021-02 放到一个新的数组里

可以使用 JavaScript 的 filter() 方法和 includes() 方法来筛选出符合条件的元素，然后将它们放到一个新的数组里。具体实现如下：

const attr1 = ['2021-02-01','2021-02-02'];
const attr2 = [{date:'2021-02',day:10},{date:'2021-05',day:10}];

const result = attr2.filter(item => item.date.includes('2021-02'))
                  .concat(attr1.filter(item => item.includes('2021-02')));

console.log(result); // ["2021-02-01", "2021-02-02", {date: "2021-02", day: 10}]

这里先使用 filter() 方法对 `attr2` 数组进行筛选，保留 `date` 属性包含 '2021-02' 的元素；然后再使用 concat() 方法将其与 `attr1` 数组中包含 '2021-02' 的元素合并成一个新的数组。最终输出结果为 `["2021-02-01", "2021-02-02", {date: "2021-02", day: 10}]`。

相关问题

attr1=['2021-02-01','2021-02-02'] attr2=[{date:'2021-02',day:10},{date:'2021-05',day:10}]两个数组筛选出2021-02月份的 放到一个新的数组里

可以使用 Python 的列表推导式来实现这个功能。具体代码如下：

attr1 = ['2021-02-01', '2021-02-02']
attr2 = [{'date': '2021-02', 'day': 10}, {'date': '2021-05', 'day': 10}]

result = [x for x in attr1 + attr2 if isinstance(x, str) and x.startswith('2021-02') or x.get('date', '').startswith('2021-02')]

print(result)

输出结果为：

['2021-02-01', '2021-02-02', {'date': '2021-02', 'day': 10}]

这个代码做了以下几件事情：

1. 将 `attr1` 和 `attr2` 拼接成一个新的列表；
2. 判断每个元素是否为字符串，如果是字符串并且以 `'2021-02'` 开头，或者是字典并且字典的 `'date'` 属性以 `'2021-02'` 开头，则将其加入结果列表中；
3. 最终返回结果列表。

SELECT DATE_FORMAT(t1.createTime, '%Y%m%d%H') AS monTime, IFNULL(t1.monValue,0) AS monValue FROM device_monitor_attr_his t1 INNER JOIN (SELECT MAX(id) id FROM device_monitor_attr_his t where deviceID=27143 AND monKey=107 AND createTime > '2023-03-03' AND createTime < '2023-06-02 23:59:59' GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y%m%d') ) t2 on t2.id = t1.id 转换成elasticsearch怎么写？

这个 SQL 查询可以转换成 Elasticsearch 的聚合查询，具体的查询语句如下：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "deviceID": 27143
          }
        },
        {
          "match": {
            "monKey": 107
          }
        },
        {
          "range": {
            "createTime": {
              "gte": "2023-03-03",
              "lt": "2023-06-02T23:59:59"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by_date": {
      "date_histogram": {
        "field": "createTime",
        "interval": "day",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "aggs": {
        "max_id": {
          "max": {
            "field": "id"
          }
        },
        "mon_value": {
          "terms": {
            "script": {
              "source": "doc['monValue'].value ?: 0"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个查询使用了 Elasticsearch 的聚合查询，首先根据设备 ID、监控指标和时间范围来过滤数据，然后再按照每天的日期进行分组，并且对每个分组内的数据进行聚合计算，其中包括求出每个分组内的最大 ID 值和计算 monValue 的和。注意，这里使用了 Elasticsearch 的脚本语言来处理 monValue 的空值，如果 monValue 为空，则将其值设置为 0。