作者:遗忘不能忘 | 来源:互联网 | 2018-05-18 15:34
网页中生成了一个类似{代码...}情况:1.商品名称有很多种,其中会有一些是相同的2.每个商品下都有一个事件,事件可能会不相同需求:我需要做一个统计表,相同的商品名的商品整合在一起,并且根据不的事件进行分类...
网页中生成了一个类似
商品名称 |
| 数量 |
| 事件 |
|
商品名称 |
| 数量 |
| 事件 |
|
商品名称 |
| 数量 |
| 事件 |
|
...
情况:
1.商品名称有很多种,其中会有一些是相同的
2.每个商品下都有一个事件,事件可能会不相同
需求:
我需要做一个统计表,相同的商品名的商品整合在一起,并且根据不的事件进行分类,再统计整合后的不同事件的商品数量。
例子:
飞机 |
| 1 |
| 损坏 |
|
坦克 |
| 2 |
| 维修 |
|
飞机 |
| 2 |
| 维修 |
|
飞机 |
| 3 |
| 损坏 |
|
示例需求效果
飞机共6架,损坏4架,维修2架
坦克共2架,维修2架
现有数据
$('#tbody tr').each(function(index) {
});
回复内容:
网页中生成了一个类似
商品名称 |
| 数量 |
| 事件 |
|
商品名称 |
| 数量 |
| 事件 |
|
商品名称 |
| 数量 |
| 事件 |
|
...
情况:
1.商品名称有很多种,其中会有一些是相同的
2.每个商品下都有一个事件,事件可能会不相同
需求:
我需要做一个统计表,相同的商品名的商品整合在一起,并且根据不的事件进行分类,再统计整合后的不同事件的商品数量。
例子:
飞机 |
| 1 |
| 损坏 |
|
坦克 |
| 2 |
| 维修 |
|
飞机 |
| 2 |
| 维修 |
|
飞机 |
| 3 |
| 损坏 |
|
示例需求效果
飞机共6架,损坏4架,维修2架
坦克共2架,维修2架
现有数据
$('#tbody tr').each(function(index) {
});
//定义存放统计结果的对象
//JS的对象你可将其理解成为一个Hash数据结构
//最后的数据结构为
//{
// '产品key1':{
// prod:'产品名1',
// event:{
// ‘事件类型Key1’:{type:'事件类型1',count:事件数量},
// ‘事件类型Key2’:{type:'事件类型2',count:事件数量}
// }
// },
// '产品key2':{
// prod:'产品名2',
// event:{
// ‘事件类型Key3’:{type:'事件类型3',count:事件数量},
// ‘事件类型Key4’:{type:'事件类型4',count:事件数量}
// }
// },
// ...
// }
var result={};
var fieldMapping=['prod','count','eventType'];
$('tbody tr').each(function(index,item) {
//定义存放一行数据的对象
var lineData={};
//查找tr下的所有td元素,对其遍历
$(item).find('td').each(function(index,item){
//读取td元素下的文本内容
var value=$(item).text();
//fieldMapping[index] 按位置读取定义的属性名,并将读取的内容赋给lineData
//第1个td为产品名,第2个td为数量,第3个为事件类型
lineData[fieldMapping[index]]=value;
});
//获取整理行数据后,对其进行统计处理
processRow(lineData);
});
//处理获取到的一行数据,按产品,及事件类型统计
function processRow(lineData){
//判断result对象中是否有 某个产品的属性,如果不存在,那么创建这个属性
//并将一个统计对象赋值给这个属性
if(!result[lineData.prod]){
result[lineData.prod]={
prod: lineData.prod,
event:{}
};
}
//读取event对象下的特定类型的属性数据
var event=result[lineData.prod]['event'][lineData.eventType];
//如果这个事件类型不存在,那么添加事件类型,并设置数量为0
if(!event){
event={
type: lineData.eventType,
count:0
};
result[lineData.prod]['event'][lineData.eventType]=event;
}
//将当前行数据中的事件数量信息累加到事件数量统计对象上
event.count=parseInt(lineData.count)+event.count;
}
console.log(result);
运行的结果如下图所示: