数据格式化
来源:互联网 发布:云计算主题基金 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 00:07
1 取值后格式化
{0:d}小型:如2005-5-6
{0:D}大型:如2005年5月6日
{0:f}完整型
2 当前时间获取
DateTime.Now.ToShortDateString
3 取值中格式化
SQL Server里面可能经常会用到的日期格式转换方法:
举例如下:
select CONVERT(varchar, getdate(), 120 )
2004-09-12 11:06:08
select replace(replace(replace(CONVERT(varchar, getdate(), 120 ),'-',''),' ',''),':','')
20040912110608
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 111 )
2004/09/12
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 112 )
20040912
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 102 )
2004.09.12
其它我不常用的日期格式转换方法:
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 101 )
09/12/2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 103 )
12/09/2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 104 )
12.09.2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 105 )
12-09-2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 106 )
12 09 2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 107 )
09 12, 2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 108 )
11:06:08
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 109 )
09 12 2004 1
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 110 )
09-12-2004
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 113 )
12 09 2004 1
select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 114 )
11:06:08.177
//string处理
string.ToString("0.00")
String.Format("{0:N2}",string)
//绑定处理
<asp:BoundColumn DataField="TotalPrice" HeaderText="小计(元)" DataFormatString="{0:c}"></asp:BoundColumn>
<ItemTemplate><# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "Order_TotalPri","{0:c}") %></ItemTemplate>
//对价格进行四舍五入
string myPrice = String.Format("{0:N2}", Math.Round((Convert.ToDouble(price)*Convert.ToDouble(discount)*0.1),2));
DATAGRID
{0:0.0}
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/Eray/archive/2007/04/23/1575273.aspx
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 数据格式化
- 格式化数据
- 数据格式化###,###.##
- 数据格式化
- POI 单元格格式化 - 数据格式化
- 网上数据格式化数据
- Eval() 中数据格式化或格式化数据
- Eval() 中数据格式化或格式化数据
- 格式化数值型数据
- MP3开源项目第一次讨论结果
- 精妙Sql语句(总结以前的所有精华)
- C 指针
- 加入进度条及进度框
- ASP列出NT用户组及用户
- 数据格式化
- 以二进制进行存储和读取图片
- BeginDeferWindowPos
- 这周调试个2.8寸oled屏,十分之郁闷
- 2.4.2 JNDI绑定的SessionFactory
- LED的色度学特性
- Python合并list和拆分字符串
- SEO(搜索引擎优化)全面研究
- 二分查找之一