List<Map<String, Object>>中如何统计key=qty的元素数量

时间: 2023-10-14 14:09:26 浏览: 118
可以使用Java 8的stream和filter方法来统计List中key为"qty"的元素数量。具体代码如下: ``` long count = list.stream().filter(map -> map.containsKey("qty")).count(); ``` 这里的`list`是指要统计的`List<Map<String, Object>>`,`count()`方法返回统计结果的数量,即key为"qty"的元素数量。
相关问题

List<Map<String, Object>>中有key为qty,如何分别统计qty= 1和qty=-1元素数量

可以使用Java 8中的流(Stream)和过滤(Filter)操作来完成这个任务。具体的代码如下: ```java List<Map<String, Object>> list = ... // 假设已经有一个List<Map<String, Object>>对象 long qty1Count = list.stream() .filter(map -> map.containsKey("qty") && map.get("qty").equals(1)) .count(); long qtyMinus1Count = list.stream() .filter(map -> map.containsKey("qty") && map.get("qty").equals(-1)) .count(); ``` 上述代码中,首先使用`stream()`方法将`List`转换为`Stream`对象,然后使用`filter()`方法对每个`Map`进行过滤,只保留`qty`等于1或者等于-1的元素。最后使用`count()`方法统计符合条件的元素数量。其中,`qty1Count`表示`qty`等于1的元素数量,`qtyMinus1Count`表示`qty`等于-1的元素数量。

請你幫我完成按條件查詢這個HTML <form action="/" method="post"> <label for="confirm_date">确认日期:</label> <input type="date" name="confirm_date" id="confirm_date" required><br><br> <label for="shift">班次:</label> <select name="shift" id="shift" required> <option value="">请选择班次</option> <option value="白班">白班</option> <option value="夜班">夜班</option> </select><br><br> <label for="machine_model">异常机种:</label> <input type="text" name="machine_model" id="machine_model" required><br><br> <label for="issue">异常现象:</label> <input type="text" name="issue" id="issue" required><br><br> <label for="issue_qty">异常数量:</label> <input type="number" name="issue_qty" id="issue_qty" required><br><br> <label for="note">备注:</label> <input type="text" name="note" id="note"><br><br> <input type="submit" value="提交"> </form> <hr> <h2>查询记录</h2> <ul> <li><a href="/search_record">按条件查询记录</a></li> </ul>

您想要按照哪些条件来查询记录呢?可以在查询记录页面中添加一些筛选条件,比如确认日期、班次、异常机种、异常现象、异常数量、备注等。然后在后台根据这些条件进行筛选,返回符合条件的记录。可以在查询记录页面中添加一个表单,包含以上提到的筛选条件,用户填写完毕后点击提交按钮,提交表单到后台进行查询处理。查询结果可以在页面中以表格、列表等形式展示出来。
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import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)修改上述指标使在聚宽中运行

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