Java中的数据集解决方案JDataFrame&Tablesaw&Joinery Evergreen 2024年07月30日 GitHub依赖包 预计阅读 9 分钟 由于经常记不住stream的一些API每次要复制来复制去并且又长又臭，想要更加语意化的api，于是想到了以前写大数据Spark pandnas 等DataFrame模型时的API， 然后发现其实也存在java的JVM层的DataFrame模型，比如 ：tablesaw，joinery。 但是他们得硬编码去指定字段名，这对于有代码洁癖的人实在难以忍受，而且我只是简单统计下数据，我想在一些场景下能不能使用匿名函数去指定的字段处理去处理，于是便有了**JDataFrame**工具 GitHub地址： https://github.com/burukeYou/JDFrame/ 相关成测试案例可参考：`test/JDataFrameTest&WindowFunctionTest` ### 引入依赖 ```xml <dependency> <groupId>io.github.burukeyou</groupId> <artifactId>jdframe</artifactId> <version>0.0.5</version> </dependency> ``` ### 快速使用案例 ```java // 获取学生年龄在9到16岁的学学校合计分数最高的前10名的学校 SDFrame<FI2<String, BigDecimal>> sdf2 = SDFrame.read(studentList) .whereNotNull(Student::getAge) .whereBetween(Student::getAge,9,16) .groupBySum(Student::getSchool, Student::getScore) .sortDesc(FI2::getC2) .cutFirst(10); ``` 其他具体API见 IFrame接口 JDFrame 与 SDFrame区别 ，JDFrame的所有操作都是实时生效的 ### Frame的API列表 - read() -读取成Frame进行数据处理 - from() -从其他流读取成Frame进行数据处理 - toLists() -转换成普通列表 - stream() -获取Frame的流 - forEachDo() -迭代处理每个元素等价于forEach - defaultScale() -设置统计的数值为小数时的保留精度 - show() -打印Frame成表到控制台 - columns() -获取表头列名 - col() -获取某一列值 - page() -获取分页数据 - append() -添加元素 - union() -合并其他Frame - join() -内连接 - leftJoin() -左边接 - rightJoin() -右连接 - map() -矩阵转换 - mapPercent() -百分数转换 - partition() -分区 - addRowNumberCol() -添加序号列（从1开始） - addRankCol() -添加排名列 - sortDesc() -降序排序 - sortAsc() -升序排序 - cutFirst() -截取前N个 - cutLast() -截取后N个 - cut() - 范围截取 - cutPage() - 分页截取 - cutFirstRank() -截取前N排名数据 - head() -获取前N个元素 - tail() -获取后N个元素 - subList() - 范围截取 - replenish() -补充缺失条目 - distinct() -去重 ==== 筛选 == ====== - where() -自定义筛选 - whereNull() -筛选Null值。如果是字符串兼容了空字符串的处理 - whereNotNull() -筛选非Null值。 - whereBetween() -筛选范围内的。 前闭后闭 - whereBetweenN() -筛选范围内的。前开后开 - whereBetweenR() -筛选范围内的。 前开后闭 - whereBetweenL() -筛选范围内的。 前闭后开 - whereNotBetween() -筛选范围外的。 前闭后闭 - whereNotBetweenN() -筛选范围外的。 前开后开 - whereIn() - 筛选在列表内的 - whereNotIn() - 筛选不在列表内的 - whereTrue() - 筛选值为true的 - whereNotTrue() - 筛选值为false的 - whereEq() - 筛选等于的 - whereNotEq() - 筛选不等于的 - whereGt() - 筛选大于的 - whereGe() - 筛选大于等于的 - whereLt() - 筛选小于的 - whereLe() - 筛选小于等于的 - whereLike() - 模糊匹配 - whereNotLike() -不模糊匹配的 - whereLikeLeft() - 前缀匹配 - whereLikeRight() - 后缀匹配 ===== 汇总 ==== - sum() -对某列求和 - avg() -对某列求平均值 - maxMin() -获取最大和最小对象 - maxMinValue() -获取最大和最小值 - max() -获取最大对象 - maxValue() -获取最大值 - minValue() -获取最小值 - min() -获取最小对象 - count() -获取行数 - countDistinct() -去重后获取行数 ==== 分组 ==== - group() -分组 - groupBySum() -分组求和 - groupByCount() -分组求数量 - groupBySumCount() -分组求和以及求数量 - groupByAvg() -分组求平均值 - groupByMax() -分组求最大对象 - groupByMaxValue() -分组求最大值 - groupByMin() -分组求最小对象 - groupByMinValue() -分组求最小值 - groupByMaxMinValue() -分组求最大值和最小值 - groupByMaxMin() -分组求最大对象和最小对象 ==== 窗口函数 ==== - window() -打开窗口函数 - overRowNumber() -生成行号 - overRank() -生成排名号。排名不连续 - overDenseRank() -生成排名号。排名连续 - overPercentRank() -生成百分比排名号。 (rank-1) / (rows-1) - overCumeDist() -生成累积分布的比率 - overLag() -生成当前行的前N行数据 - overLead() -生成当前行的前后行数据 - overNthValue() -生成窗口范围内的第N行数据 - overFirstValue() -生成窗口范围内的第1行数据 - overLastValue() -生成窗口范围内的最后1行数据 - overSum() -生成和 - overAvg() -生成平均值 - overMaxValue() -生成最大值 - overMinValue() -生成最小值 - overCount() -生成数量 - overNtile() -分桶，生成桶编号 ### 其他 参考案例文档： - stream流太难用了看看JDFrame: https://blog.csdn.net/weixin_41347419/article/details/137686618 - Java窗口函数框架JDFrame: https://blog.csdn.net/weixin_41347419/article/details/138786637 joinery GitHub: https://github.com/cardillo/joinery joinery 文档： https://joinery.sh/v1.9/api/reference/joinery/DataFrame.html tablesaw GitHub : https://github.com/jtablesaw/tablesaw tablesaw 文档：https://jtablesaw.github.io/tablesaw/
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