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我目前正在解决一个问题，我想运行一个按所选日期对结果进行分组的查询。

对于这个例子，想象一个像这样的简单模型：

public class User
{
      public DateTime LastLogIn {get; set;}
      public string Name {get; set;}
}

我正在寻找的解决方案是获取按日期登录的用户数。在数据库中，日期时间与日期和时间组件一起存储，但对于这个查询，我真的只关心日期。

我目前拥有的是这样的：

    context.Users
            .Where((x.LastLogIn  >= lastWeek)    
                && (x.LastLogIn <= DateTime.Now))
            .GroupBy(x => EntityFunctions.TruncateTime(x.LastLogIn))
            .Select(x => new
            {
                Value = x.Count(),
                Day = (DateTime)EntityFunctions.TruncateTime(x.Key)
            }).ToList();

然而，上面返回一个空列表。

最终目标是拥有一个对象列表，其中包含一个值（一天登录的用户数）和一个天（相关日期）

有什么想法吗？

将查询更改为：

    context.Users
            .Where((x.LastLogIn  >= lastWeek)    
                && (x.LastLogIn <= DateTime.Now))
            .GroupBy(x => EntityFunctions.TruncateTime(x.LastLogIn))
            .Select(x => new
            {
                Value = x.Count(),
                Day = (DateTime)x.Key
            }).ToList();

它现在返回一个包含单个项目的列表，其中 Value 是与 where 子句匹配的用户总数，而 Day 是第一天。好像还是没能按天分组

注意：原来上面的代码是正确的，我只是做错了其他事情。

它正在生成的 Sql 是（请注意，这里可能有非常轻微的语法错误，我为示例进行了调整）：

SELECT 
1 AS [C1], 
[GroupBy1].[A1] AS [C2], 
 CAST( [GroupBy1].[K1] AS datetime2) AS [C3]
FROM ( SELECT 
        [Filter1].[K1] AS [K1], 
        COUNT([Filter1].[A1]) AS [A1]
        FROM ( SELECT 
                 convert (datetime2, convert(varchar(255), [Extent1].[LastLogIn], 102) ,  102) AS [K1], 
                1 AS [A1]
                FROM [dbo].[Users] AS [Extent1]
                WHERE (([Extent1].[LastLogIn] >= @p__linq__1) AND ([Extent1].[LastLogIn] <= @p__linq__2)
        )  AS [Filter1]
       GROUP BY [K1]
)  AS [GroupBy1]
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6 回答 6

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你不需要第二个TruncateTime：

context.Users
    .Where((x.LastLogIn  >= lastWeek) && (x.LastLogIn <= DateTime.Now))
    .GroupBy(x => DbFunctions.TruncateTime(x.LastLogIn))
    .Select(x => new
    {
        Value = x.Count(),
        // Replace the commented line
        //Day = (DateTime)DbFunctions.TruncateTime(x.Key)
        // ...with this line
        Day = (DateTime)x.Key
    }).ToList();

已经从GroupBy已经截断了时间DateTime，因此您无需再次调用它。

要使用DbFunctions.TruncateTime，您需要引用程序集System.Data.Entity并包括using System.Data.Entity;

注意：已编辑以解决EntityFunctions.

于 2013-10-07T15:24:37.110 回答
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试试这个： 

 .GroupBy(x => new {Year = x.LastLogIn.Year, Month = x.LastLogIn.Month, Day = x.LastLogIn.Day)
                .Select(x => new
                {
                    Value = x.Count(),
                    Year = x.Key.Year,
                    Month = x.Key.Month,
                    Day = x.Key.Day
                })
于 2013-10-07T13:58:01.640 回答
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你可以轻松做到：

yourDateList.GroupBy(i => i.ToString("yyyyMMdd"))
             .Select(i => new
             {
                 Date = DateTime.ParseExact(i.Key, "yyyyMMdd", CultureInfo.InvariantCulture, DateTimeStyles.None),
                 Count = i.Count()
             });
于 2015-11-11T15:30:57.457 回答
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我遇到了同样的问题，以按日期时间列获取基于组的计数。这就是我所做的。感谢这里的一些答案。我尝试了最小版本，并在 .netcore 解决方案中使用了此代码。

var result = _context.yourdbmodel
              .GroupBy(x=>x.yourdatetimecolumn.Value.Date)
              .select(x=> new 
              {
                Count = x.Count(),
                Date = (DateTime)x.Key // or x.Key.Date (excluding time info) or x.Key.Date.ToString() (give only Date in string format) 
              })
              .ToList();

样本输出：

[ { "requestDate": "2020-04-01", "requestCount": 3 }, { "requestDate": "2020-04-07", "requestCount": 14 } ]

希望这对将来的人有所帮助。

于 2020-04-14T07:06:49.603 回答
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您也可以在一行中完成。

var b = (from a in ctx.Candidates select a)
            .GroupBy(x => x.CreatedTimestamp.Date).Select(g => new { Date=(g.Key).ToShortDateString(), Count = g.Count() });
于 2017-07-20T04:34:33.250 回答
1

我以这种方式仅按日期解决了分组问题：

var result = _context.yourdbmodel
          .GroupBy(x=> DbFunctions.TruncateTime(x.yourdatetimecolumn))
          .select(x=> new 
          {
            Count = x.Count(),
            Date = (DateTime)x.Key 
          })
          .ToList();

要使用DbFunctions.TruncateTime ，您需要引用程序集System.Data.Entity并包括 using System.Data.Entity。

于 2020-07-29T07:49:30.207 回答