java和python数据处理_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/95387314git 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
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:
joinery
joinery-dataframe
1.9
如果需要处理csv的话,还得添加一个依赖:
org.apache.poi
poi
3.17
简单使用:
@Test
public void testDataFrame()
{
//创建
DataFrame 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 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 indexs = df.index();
Set columns = df.columns();
for(Object index:indexs)
{
for(Object column:columns)
{
System.out.print(df.get(index, column));
System.out.print("\t");
}
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();
}
}
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