同一个dataset可以绑定到不同datagridview里吗,并且每个datagridview显示内容不同 同一个dataset可以绑定到不同datagridview里吗,并且每个datagridview显示内容不同 例如datagridview1 显示dataset1 的1行和3行(根据column的值) 例如datagridview2 显示dataset1 的2行和4行5行(根据column的值) __________________________________________________________________________ 有分先顶 __________________________________________________________________________ 呵呵，绑定并不是绑定dataset。而是绑定datatbale,或 dataview.你要的效果当然可以实现。 先从，dataset 中取出datatable .再将datatble 拆分成两个databale 再进行分别绑定到两个GridView 就可！ __________________________________________________________________________ 可以的啊 this.datagridview1 .DataSource = dataset1.Tables[0].DefaultView.RowFilter( " ") ; this.datagridview1 .DataBind(); this.datagridview2 .DataSource = this.datagridview1 .DataSource.Tables[0].DefaultView.RowFilter( " "); this.datagridview2 .DataBind(); 然后在前台设置需要绑定的代码 __________________________________________________________________________ 可以绑定多个，但显示不同就有点麻烦，因为使用RowFilter会影响到其他datagridview， 最好是copy几个dataset，或者把过滤后的数据copy到1个新的dataset中进行绑定 __________________________________________________________________________ DataRow[] rows1 = ds.Tables[0].Select( "col1 <10 "); DataRow[] rows2 = ds.Tables[0].Select( "col1> 10 "); datagridview1.DataSource = rows1; datagridview1.DataBind(); datagridview2.DataSource = rows2; datagridview2.DataBind(); __________________________________________________________________________ sq_zhuyi(老婆有了，缺个房子) ( ) 信誉：80 2007-09-04 16:41:48 得分: 0 DataRow[] rows1 = ds.Tables[0].Select( "col1 <10 "); DataRow[] rows2 = ds.Tables[0].Select( "col1> 10 "); datagridview1.DataSource = rows1; datagridview1.DataBind(); datagridview2.DataSource = rows2; datagridview2.DataBind(); 可以的啊 this.datagridview1 .DataSource = dataset1.Tables[0].DefaultView.RowFilter( " ") ; this.datagridview1 .DataBind(); this.datagridview2 .DataSource = this.datagridview1 .DataSource.Tables[0].DefaultView.RowFilter( " "); this.datagridview2 .DataBind(); 然后在前台设置需要绑定的代码 ---------- 大家说的正确哈 __________________________________________________________________________ Try -------------------------------------------- ds.table[i].Select() __________________________________________________________________________