var county = _schoolVisitDbContext.Counties.Where(c => c.Status == 1).ToList(); //取出有效表单 var forms = _schoolVisitDbContext.Forms.Where(f => f.Status == 1).ToList(); //进行关联得到临时表 var nowforms = from f in forms join c in county on f.County_id equals c.Id select new { f,c }; //临时表按照区县名称分组 var countforms = nowforms.GroupBy(n => n.c.Name); var result = countforms.Select(g => new { Name = g.Key, Count = g.Count(q=>q.f.Createtime>DateTime.Today), });

这段代码是基于Entity Framework Core对数据库进行操作的代码。简单地说，它的目的是获取有效表单和区县信息，然后根据区县进行分组，计算每个区县今天新创建的有效表单数量。具体的实现步骤如下：

1. 获取有效的区县信息，即Status字段为1的记录。

2. 获取有效的表单信息，即Status字段为1的记录。

3. 根据表单的County_id字段与County表进行关联，得到一个临时表，该表包含了每个表单所属的区县信息。

4. 将临时表按照区县名称进行分组，即将属于同一区县的表单信息聚合在一起。

5. 对每个分组计算今天新创建的有效表单数量，即Createtime字段大于今天的表单数量。

6. 最终将每个区县的名称和今天新创建的有效表单数量打包成一个匿名对象，作为查询结果返回。

需要注意的是，本段代码涉及到了数据库的访问操作，具体的实现需要先建立好数据库的连接并进行相关的配置。

相关问题

ImportError: cannot import name 'Bar' from 'pyecharts' (C:\Users\laosen\anaconda3\lib\site-packages\pyecharts\__init__.py)

这个错误通常是由于 pyecharts 版本不兼容或安装不完整导致的。可以尝试以下几种解决方法：

1. 确保你安装了最新版本的 pyecharts，可以使用以下命令进行更新：

   pip install --upgrade pyecharts

2. 如果你已经安装了最新版本的 pyecharts，可以尝试重新安装它：

   pip uninstall pyecharts
   pip install pyecharts

3. 如果以上方法都不起作用，可以尝试安装 echarts 相关依赖包：

   pip install echarts-countries-pypkg
   pip install echarts-china-provinces-pypkg
   pip install echarts-china-cities-pypkg
   pip install echarts-china-counties-pypkg
   pip install echarts-china-misc-pypkg
   pip install echarts-united-kingdom-pypkg

如果以上方法还不能解决问题，请提供更多的错误信息和环境信息，以便我能够帮助你更好地解决问题。

java实现把这个网站上从省份到村委会还有他的编码都放到excel里面 http://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2022/index.html

实现这个功能，我们需要先进行网页的解析，然后将数据写入Excel表格中。这里推荐使用Jsoup进行网页解析，使用Apache POI库进行Excel表格操作。

以下是Java实现的代码示例：

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;

public class WebCrawler {

    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2022/index.html";
        String filePath = "output.xlsx";
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements provinces = doc.select("tr.provincetr td a");
            List<String> provinceNames = new ArrayList<>();
            List<String> provinceUrls = new ArrayList<>();
            for (Element province : provinces) {
                String provinceName = province.text();
                String provinceUrl = province.attr("href");
                provinceNames.add(provinceName);
                provinceUrls.add(provinceUrl);
            }
            XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook();
            for (int i = 0; i < provinceNames.size(); i++) {
                String provinceName = provinceNames.get(i);
                String provinceUrl = provinceUrls.get(i);
                Document provinceDoc = Jsoup.connect(url + provinceUrl).get();
                Elements cities = provinceDoc.select("tr.citytr");
                for (Element city : cities) {
                    String cityCode = city.child(0).text();
                    String cityName = city.child(1).text();
                    String cityUrl = city.child(1).select("a").attr("href");
                    Document cityDoc = Jsoup.connect(url + cityUrl).get();
                    Elements counties = cityDoc.select("tr.countytr");
                    for (Element county : counties) {
                        String countyCode = county.child(0).text();
                        String countyName = county.child(1).text();
                        String countyUrl = county.child(1).select("a").attr("href");
                        Document countyDoc = Jsoup.connect(url + countyUrl).get();
                        Elements towns = countyDoc.select("tr.towntr");
                        for (Element town : towns) {
                            String townCode = town.child(0).text();
                            String townName = town.child(1).text();
                            String townUrl = town.child(1).select("a").attr("href");
                            Document townDoc = Jsoup.connect(url + townUrl).get();
                            Elements villages = townDoc.select("tr.villagetr");
                            for (Element village : villages) {
                                String villageCode = village.child(0).text();
                                String villageName = village.child(2).text();
                                // 写入Excel表格
                                Row row = workbook.getSheet(provinceName) != null ? workbook.getSheet(provinceName).createRow(workbook.getSheet(provinceName).getLastRowNum() + 1) : workbook.createSheet(provinceName).createRow(0);
                                Cell cell0 = row.createCell(0);
                                cell0.setCellValue(cityName);
                                Cell cell1 = row.createCell(1);
                                cell1.setCellValue(countyName);
                                Cell cell2 = row.createCell(2);
                                cell2.setCellValue(townName);
                                Cell cell3 = row.createCell(3);
                                cell3.setCellValue(villageName);
                                Cell cell4 = row.createCell(4);
                                cell4.setCellValue(cityCode + countyCode + townCode + villageCode);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath);
            workbook.write(outputStream);
            workbook.close();
            System.out.println("数据已写入Excel表格！");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

代码执行后，将会在当前目录下生成一个名为output.xlsx的Excel文件，里面包含了从网站上爬取到的省份、城市、区县、乡镇和村委会信息以及对应的编码。