js 把[{"datetype":"8","name":"6","type":"1","条件":"0","数值":3],改为[{"datetype":"8","name":"6","type":"1","compare_type":"0","compare_val":3}]
时间: 2023-11-29 09:03:43 浏览: 25
以下是将给定的JSON字符串进行修改的JavaScript代码:
```javascript
let jsonStr = '[{"datetype":"8","name":"6","type":"1","条件":"0","数值":3}]';
let jsonObj = JSON.parse(jsonStr);
jsonObj[0]["compare_type"] = jsonObj[0]["条件"];
jsonObj[0]["compare_val"] = jsonObj[0]["数值"];
delete jsonObj[0]["条件"];
delete jsonObj[0]["数值"];
jsonStr = JSON.stringify(jsonObj);
console.log(jsonStr); // 输出:[{"datetype":"8","name":"6","type":"1","compare_type":"0","compare_val":3}]
```
相关问题
js 把[{"datetype":"8","name":"6","type":"1","条件":"0","数值":3],其中把条件改为compare_type,把数值改为compare_val
你可以使用JavaScript的map()方法和对象解构来实现这个需求。具体实现步骤如下:
1.定义原始数组:
```javascript
let arr = [{"datetype":"8","name":"6","type":"1","条件":"0","数值":3}];
```
2.使用map()方法遍历数组,返回一个新的数组,新数组中的每个元素都是原数组中的元素经过修改后的结果:
```javascript
let newArr = arr.map(({条件, 数值, ...rest}) => ({...rest, compare_type: 条件, compare_val: 数值}));
```
3.输出新数组:
```javascript
console.log(newArr);
```
输出结果为:
```javascript
[{"datetype":"8","name":"6","type":"1","compare_type":"0","compare_val":3}]
```
spark 对时间类型的数据 例如 "2019-07-17 06:51:44" 排序
您好!Spark中可以使用`TimestampType`类型来处理时间戳数据,同时可以使用`unix_timestamp`函数将时间字符串转换为时间戳。下面是一份示例代码,演示如何将时间字符串转换为时间戳,并按照时间戳升序排序:
```
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.TimestampType
val df = Seq(
("2019-07-17 06:51:44"),
("2020-08-01 12:30:00"),
("2021-01-08 18:15:30")
).toDF("time_string")
val sortedDF = df
.withColumn("timestamp", unix_timestamp($"time_string", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").cast(TimestampType))
.sort("timestamp")
sortedDF.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用`Seq`和`toDF`函数创建一个包含时间字符串的DataFrame。然后,使用`unix_timestamp`函数将时间字符串转换为时间戳,并使用`cast`函数将其转换为`TimestampType`类型。最后,使用`sort`函数按照`timestamp`列升序排序,并使用`show`函数显示结果。
请注意,如果您的数据中包含时区信息,请使用`to_utc_timestamp`函数将其转换为UTC时间。另外,如果您的数据中包含日期信息,也可以使用`DateType`类型来处理。