java數據分析及可視化框架Tablesaw入門

前言

Tablesaw是一個用來進行數據分析和可視化顯示的java庫，這里是官方文檔，類似python中的Pandas庫。

引入maven依賴

<dependency>
   <groupId>tech.tablesaw</groupId>
   <artifactId>tablesaw-jsplot</artifactId>
   <version>0.38.1</version>
</dependency>

簡單使用

自己創建行列數據

import tech.tablesaw.api.IntColumn;
import tech.tablesaw.api.StringColumn;
import tech.tablesaw.api.Table;

public class TestTable {

  public static void main(String[] args) {
    String[] students = {"小明", "小華", "小紅"};
    //語文分數
    int[] chineseScores = {76, 63, 87};
    //數學分數
    int[] mathScores = {90, 84, 99};
    //英語分數
    int[] englishScores = {76, 63, 87};
    Table table = Table.create("學生分數統計表").addColumns(
        StringColumn.create("姓名", students),
        IntColumn.create("語文分數", chineseScores),
        IntColumn.create("數學分數", mathScores),
        IntColumn.create("英語分數", englishScores)
    );
    System.out.println(table.print());
  }
}

制作數據表格，輸出為

             學生分數統計表             
 姓名  |  語文分數  |  數學分數  |  英語分數  |
---------------------------------
 小明  |    76  |    90  |    76  |
 小華  |    63  |    84  |    63  |
 小紅  |    87  |    99  |    87  |

從CSV文件中讀取數據

關於csv文件格式的介紹,student_csv.csv文件內容如下

學生,語文分數,數學分數,英語分數
小明,86,90,76
小華,93,84,63
小紅,72,99,87

import java.io.IOException;
import tech.tablesaw.api.Table;

public class TestCsvTable {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    Table table = Table.read().file("D:/Temp/student_csv.csv");
    System.out.println(table.print());
  }
}

從excel文件中讀取數據

需要引入操作excel的maven依賴

<dependency>
  <groupId>tech.tablesaw</groupId>
  <artifactId>tablesaw-excel</artifactId>
  <version>0.38.1</version>
</dependency>

excel文件內容如下

import java.io.IOException;
import tech.tablesaw.api.Table;

public class TestExcelTable {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    Table table = Table.read().file("D:/Temp/students.xlsx");
    System.out.println(table.print());
  }
}

內部使用Apache的POI庫來操作excel。

數據過濾和匯總

import java.io.IOException;
import tech.tablesaw.aggregate.AggregateFunctions;
import tech.tablesaw.api.QuerySupport;
import tech.tablesaw.api.Table;

public class TestTableStatistics {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    Table table = Table.read().csv("D:/Temp/student_csv.csv");
    //過濾語文分數大於等於80的學生
    Table filterResult = table
        .where(QuerySupport.all(t -> t.intColumn("語文分數").isGreaterThanOrEqualTo(80)));
    System.out.println(filterResult);
    //統計語文分數的平均值，最大值和最小值
    Table summarizeResult = table
        .summarize("語文分數", AggregateFunctions.mean, AggregateFunctions.max, AggregateFunctions.min)
        .apply();
    System.out.println(summarizeResult);
  }

}

輸出為

         student_csv.csv         
 學生  |  語文分數  |  數學分數  |  英語分數  |
---------------------------------
 小明  |    86  |    90  |    76  |
 小華  |    93  |    84  |    63  |
              student_csv.csv summary              
    Mean [語文分數]     |  Max [語文分數]  |  Min [語文分數]  |
---------------------------------------------------
 83.66666666666667  |          93  |          72  |

數據可視化

import java.io.IOException;
import tech.tablesaw.api.Table;
import tech.tablesaw.plotly.Plot;
import tech.tablesaw.plotly.components.Figure;
import tech.tablesaw.plotly.components.Layout;
import tech.tablesaw.plotly.traces.BarTrace;
import tech.tablesaw.plotly.traces.BarTrace.Orientation;

public class TestTableVisualzation {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    dataVisualization();
  }

  private static void dataVisualization() throws IOException {
    Table table = createTable();
    Layout layout = Layout.builder()
        .title("學生分數統計表")
        .height(700)
        .width(900)
        .build();
    Figure figure = new Figure(layout,
        createBarTrace(table, "語文分數"),
        createBarTrace(table, "數學分數"),
        createBarTrace(table, "英語分數"));
    Plot.show(figure);
  }

  private static Table createTable() throws IOException {
    return Table.read().csv("D:/Temp/student_csv.csv");
  }

  private static BarTrace createBarTrace(Table table, String numberColumnName) {
    return BarTrace.builder(table.categoricalColumn("學生"), table.numberColumn(numberColumnName))
        .orientation(Orientation.VERTICAL)
        .name(numberColumnName)
        .build();
  }

}

根據數據創建條形圖

內部使用 pebble模板引擎 來生成HTML文件，關於創建更多類型的圖表，請查看官方文檔。