burukeyou的私房工具， 由于经常记不住stream的一些api每次要复制来复制去，想要更加语意化的api
于是想到了以前写大数据Spark pandas 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burukeyou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，于是便有了这个
一个jvm层级的仿DataFrame工具，语意化和简化java8的stream流式处理工具， 并且提供了更加强大的流式处理能力以及基本的DataFrame模型功能
https://central.sonatype.com/artifact/io.github.burukeyou/jdframe/versions
<dependency>
<groupId>io.github.burukeyou</groupId>
<artifactId>jdframe</artifactId>
<version>0.1.6</version>
</dependency> // 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
- 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
- toArray(): 转成数组， 支持无需手动指定数组类型
- toMap() - 转换成Map。
- toMulti2Map() - 转换成二层级嵌套Map。 如Map<A,Map<B,C>>
- toMulti3Map() - 转换成三层级嵌套Map。 如Map<A,Map<B,Map<C,D>>>
- isEmpty(): 判断集合是否为空
- containsValue(): 集合是否包含指定值
- stream() -获取Frame的流.
- forEachDo() -迭代处理每个元素等价于forEach。
- forEachIndexDo -迭代处理每个元素和当前下标index（从0开始）
- forEachPre -迭代处理每个元素和当前元素的前一个元素。 如果前一个元素为null说明是第一个元素
- forEachNext -迭代处理每个元素和当前元素的下一个元素. 如果下一个元素为null说明是最后一个元素
- forEachParallel() 并行的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
- union() -合并其他Frame
- map() -矩阵转换
- mapParallel() 并行的map
- 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() -补充缺失的条目
- replenishList() -返回缺失的条目
- distinct() -去重
- joining() -将字段值按照指定分隔符拼接起来
- explodeString() -爆炸函数一列转多行，将字符串按照分隔符(支持正则)切割后生成多行
- explodeJsonArray() -爆炸函数一列转多行，将json字符串数组生成多行
- explodeCollection() -爆炸函数一列转多行，将集合生成多行
- explodeCollectionArray() -爆炸函数一列转多行，将数组生成多行
==== 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
- groupByCustom() -分组自定义求值
==== 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
==== 集合运算 ========
- unionAll 取并集(不去重)
- union 取并集(去重)
- retainAll 保留集合A中在集合B存在的元素
- retainAllOther() 等价于 retainAll ，区别是支持不同集合间的保留
- intersection 取交集
- different 取差集
- differentOther() 不同集合间求差集
- subtract() 集合相减
==== 连接 == ======
-
join() -内连接 (与SQL语义一致)
-
joinVoid() 执行连接操作，不改变矩阵内容
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joinOnce() 只会内连接一次
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joinOnceVoid() 执行连接操作并只会连接一次，不改变矩阵内容
-
leftJoin() -左边接 (与SQL语义一致)
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leftJoinVoid() 执行左连接操作，不改变矩阵内容
-
leftJoinOnce() 只会左连接一次
-
leftJoinOnceVoid() 执行左连接操作并只会左连接一次，不改变矩阵内容
-
rightJoin() -右连接 (与SQL语义一致)
-
rightJoinVoid() 执行右连接操作，不改变矩阵内容
-
rightJoinOnce() 只会右连接一次
-
rightJoinOnceVoid() 执行右连接操作并只会右连接一次，不改变矩阵内容
如果还有api可以扩展，欢迎你的建议，或者一起扩展