row.get(0)null问题

时间: 2024-04-06 15:32:06 浏览: 55
`row.get(0)`返回第一列的值,如果返回`null`,则表示该行第一列的值为`NULL`。这可能是因为在数据库中该行第一列的值没有被设置或者该行第一列的值被设置为了`NULL`。你可以检查一下该行第一列的值是否被设置或者是否存在。另外,你也可以使用`row.isNull(0)`方法来检查该行的第一列是否为`NULL`。
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public Vector findAll() { con = JDBCconn.getConnection(); Vector rowData = new Vector(); try { String sql = "select * from employee order by id"; pstmt = con.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); while(rs.next()) { Vector row =new Vector(); row.add(rs.getString(1)); row.add(rs.getString(2)); row.add(rs.getString(3)); rowData.add(row); } return rowData; } catch (Exception e) { // TODO: handle exception e.printStackTrace(); return null; }finally{ JDBCconn.closeConnection(); } } 该方法如何输出getString(1)

您可以使用以下代码从 `rowData` 中输出第一列的值: ```java for (int i = 0; i < rowData.size(); i++) { Vector row = (Vector) rowData.get(i); String value = (String) row.get(0); System.out.println(value); } ``` 其中,`Vector row = (Vector) rowData.get(i)` 表示获取第 i 行数据,`(String) row.get(0)` 表示获取当前行的第一个元素并强制转换为字符串类型,`System.out.println(value)` 表示输出该元素的值。

if((row = this.student.get()) != null) model.addRow(row);

这是一个Java语言中的代码片段,涉及到Swing框架中的JTable组件和TableModel接口的使用。这段代码的作用是从一个名为"student"的对象中读取一行数据,然后将该行数据添加到一个表格中的数据模型中。具体来说,代码中的this.student.get()方法应该返回一个Object数组,该数组中的每个元素对应表格中的一列数据,然后通过调用model.addRow()方法将该数组中的数据添加到表格的数据模型中。请注意,该代码应该在Swing框架的事件处理线程中执行,以确保界面更新的正确性和响应速度。

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在下列方法上新增功能,第四列,第五列,第六列的合并行数以第三列的合并行数为准 public static int exportToExcelForXlsx(List objData, String sheetName, List<String> columns, List mergeIndex, HttpServletResponse response) { int flag = 0; XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(); XSSFSheet sheet1 = wb.createSheet(sheetName); sheet1row1.setHeight((short) 520); if (columns != null && columns.size() > 0) { for(int i=0;i<columns.size();i++) { String column = columns.get(i); //列 XSSFCell cell = sheet1row1.createCell(i); cell.setCellValue(column); } } int dataSatrtIndex = 1; boolean isMerge = false; if(mergeIndex != null && mergeIndex.size() != 0) { isMerge = true; } if (objData != null && objData.size() > 0) { Map<Integer, PoiModel> poiModels = new HashMap<Integer, PoiModel>(); int i = 0; for ( ; i < objData.size(); i++) { XSSFRow row = sheet1.createRow((short) (i+dataSatrtIndex)); List<Object> list = objData.get(i); DecimalFormat decimalFormat = new DecimalFormat("0.00"); int j = 0; for (Object o : list) { String content = ""; if(o != null) { if (o.toString().contains(".") && isNumeric(o.to }else { XSSFCell cell = row.createCell(j); cell.setCellValue(content); } j++; } } if(poiModels != null && poiModels.size() != 0) { for(Integer key : poiModels.keySet()) { PoiModel poiModel = poiModels.get(key); XSSFRow lastRow = sheet1.getRow(poiModel.getRowIndex()); XSSFCell lastCell = lastRow.getCell(poiModel.getCellIndex()); lastCell.setCellValue(poiModel.getContent()); lastCell.setCellStyle(style); lastRow.setRowStyle(style); if(poiModel.getRowIndex() != i + dataSatrtIndex -1) { sheet1.addMergedRegion(new CellRangeAddress(poiModel.getRowIndex(), i + dataSatrtIndex - 1, poiModel.getCellIndex(), poiModel.getCellIndex())); } } } } else { flag = -1; }

优化这段代码 public static LinkedHashMap<String, String> excelToShopIdList(InputStream inputStream) { LinkedHashMap<String, String> res = new LinkedHashMap<>(); try { Workbook sheets = WorkbookFactory.create(inputStream); inputStream.close(); Sheet sheetAt = sheets.getSheetAt(0); // 获取设备编码 res.put("deviceCode", sheetAt.getSheetName()); int lastRowNum = sheetAt.getLastRowNum() + 1; // 标识 从该行开始解析 String[] ar = new String[]{"name", "base", "decimal", "description", "disable", "mult"}; int isTrueNum = 0; for (int i = 0; i < lastRowNum; i++) { Row row = sheetAt.getRow(i); // 空行直接跳过 if (ObjectUtils.isEmpty(row)) { isTrueNum = 0; continue; } // isTrueNum < 6 说明 和标识行没有完全匹配 if (isTrueNum < 6) { isTrueNum = 0; //和 标识行进行匹配 for (int j = 0; j < ar.length; j++) { if (ObjectUtils.isNotEmpty(row.getCell(j) ) && row.getCell(j).getCellType().equals(CellType.STRING) && ar[j].equals(row.getCell(j).getStringCellValue())) { isTrueNum++; continue; } } } else { Cell nameCell = row.getCell(0); Cell desCell = row.getCell(3); Cell typeCell = row.getCell(13); if (ObjectUtils.isEmpty(nameCell)) { continue; } if (CellType.STRING.equals(nameCell.getCellType()) && StringUtils.isEmpty(nameCell.getStringCellValue())) { continue; } // 结束标识行 if ("var_name".equals(nameCell.getStringCellValue())) { break; } res.put(nameCell.getStringCellValue(), desCell.getStringCellValue()); res.put(nameCell.getStringCellValue()+"_type#", typeCell.getStringCellValue()); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return res; }

解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

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