records:[{policyValue: "1,3",dictList:[{dictKey:'1'},{dictKey:'2'}]},{policyValue:"1"},dictList:[{dictKey:'1'},{dictKey:'2'}] 如果records中的policyValue等于dictList数组中的dictKey,则给dictKey数组中添加check:true
时间: 2023-09-25 19:12:21 浏览: 30
可以使用循环遍历的方法,依次判断records中的每个元素的policyValue是否等于dictList数组中的某个元素的dictKey,如果相等则将该元素的check属性设置为true。具体实现代码如下:
```
for (let i = 0; i < records.length; i++) {
const policyValue = records[i].policyValue;
const dictList = records[i].dictList;
for (let j = 0; j < dictList.length; j++) {
const dictKey = dictList[j].dictKey;
if (policyValue === dictKey) {
dictList[j].check = true;
}
}
}
```
上述代码中,外层循环遍历records数组中的每个元素,内层循环遍历该元素的dictList数组中的每个元素,判断是否有元素的dictKey等于policyValue,若是则将该元素的check属性设置为true。
相关问题
records:[{policyValue: "1,3" ,policyName:'hh',,dictList:[{dictKey:'1',dictValue;'zx'}, {dictKey:'2',dictValue;'zx'}]}, {policyValue:"1"policyName:'hh',,dictList:[{dictKey:'1',dictValue;'zx'},{dictKey:'2',dictValue;'zx'}}] 将records数组中policyName字段改为laber 将dictList数组中的dictValue字段改为laber,并将元素组返回
以下是 JavaScript 代码实现:
```
const updatedRecords = records.map(record => {
const updatedDictList = record.dictList.map(dict => {
return { dictKey: dict.dictKey, laber: dict.dictValue };
});
return { policyValue: record.policyValue, laber: record.policyName, dictList: updatedDictList };
});
console.log(updatedRecords);
```
输出结果为:
```
[
{
"policyValue": "1,3",
"laber": "hh",
"dictList": [
{ "dictKey": "1", "laber": "zx" },
{ "dictKey": "2", "laber": "zx" }
]
},
{
"policyValue": "1",
"laber": "hh",
"dictList": [
{ "dictKey": "1", "laber": "zx" },
{ "dictKey": "2", "laber": "zx" }
]
}
]
```
KeyError: '有'
这个错误通常发生在试图访问一个字典或 Pandas 数据表中不存在的键或列名时。在你的代码中,该错误可能发生在试图访问一个不存在的键或列名时,例如:
```
nocharger_percent = count_df["没有"] / total_records
```
这里的 `count_df` 是一个 Pandas 数据表,可能没有名为“没有”的列,所以会引发 `KeyError` 异常。如果你想要在 `count_df` 中访问名为“有”的列,你需要确保该列名存在于数据表中。
以下是一些可能导致该错误的常见情况:
1. 在访问一个字典时,试图访问一个不存在的键,例如:
```python
my_dict = {"a": 1, "b": 2}
value = my_dict["c"]
```
这里试图访问字典 `my_dict` 中不存在的键“c”,所以会触发 `KeyError` 异常。
2. 在访问一个 Pandas 数据表的列时,试图访问一个不存在的列名,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
column = df["c"]
```
这里试图访问数据表 `df` 中不存在的列“c”,所以会引发 `KeyError` 异常。
如果你遇到了类似的 `KeyError` 异常,可以检查一下你的代码中是否存在以上的情况,然后进行适当的修改。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)