java数据处理框架-Joinery 使用(类似于python中的pandas)

cankao :https://blog.csdn.net/weixin_44112790/article/details/95387314

git doc:

然后是DataFrame的手册，可以在里面查找更多的方法，其实都和pandas的差不多。
http://cardillo.github.io/joinery/v1.9/api/reference/joinery/DataFrame.html
接着是GitHub地址，有兴趣的可以研究研究源码
https://github.com/cardillo/joinery

依赖:

<dependency>
      <groupId>joinery</groupId>
      <artifactId>joinery-dataframe</artifactId>
      <version>1.9</version>
    </dependency>

如果需要处理csv的话，还得添加一个依赖:

<dependency>
        <groupId>org.apache.poi</groupId>
        <artifactId>poi</artifactId>
        <version>3.17</version>
</dependency>

简单使用:

@Test
        public  void testDataFrame() 
        {
         //创建
         DataFrame<Object> df = new DataFrame<>("name", "value");
         //添加数据
         df.append(Arrays.asList("xiaoming", 1));
         df.append(Arrays.asList("lily", 2));
         df.append(Arrays.asList("tom", 3));
         df.append(Arrays.asList("sea", 3));
         
         List<Object> col = df.col("name");
         System.err.println(col);
         System.err.println("******");
         //行数
         System.out.println(df.length());
         //空表判断
         System.out.println(df.isEmpty());
         //多列合并成一列进行输出
         System.out.println(df.flatten());
         //计算常用统计量
         System.out.println(df.mean().col("value"));
         System.out.println(df.median().col("value"));
         System.out.println(df.max().col("value"));
         System.out.println(df.min().col("value"));
         System.out.println(df.var().col("value"));
         // 以下演示如何获取每一格的数据
         Set<Object> indexs = df.index();
         Set<Object> columns = df.columns();
         for(Object index:indexs)
         {
            for(Object column:columns)
            {
                System.out.print(df.get(index, column));
                System.out.print("	");
            }
            System.out.println();
         }
         //保存为csv文件
         try {
//            df.writeCsv("./test.csv");
            df.writeXls("./test.xls");
//            df.readXls(file)
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

还有一款:(暂时没有研究)!!!!!!!   还有这个:https://jtablesaw.github.io/tablesaw/userguide/tables

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.chen0040/java-data-frame -->
<dependency>
    <groupId>com.github.chen0040</groupId>
    <artifactId>java-data-frame</artifactId>
    <version>1.0.11</version>
</dependency>