Java自动生成趋势比对数据的方法分享

这篇文章主要和大家分享了一种Java自动生成趋势比对数据的方法设计及实现，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

背景

数据之间两两趋势比较在数据分析应用中是非常常见的应用场景，如下所示：

模拟考批次	班级	学生	语文	数学	英语
202302	三年一班	张小明	130	145	133
202302	三年一班	王二小	128	138	140
202302	三年一班	谢春花	136	142	139
202301	三年一班	张小明	132	140	128
202301	三年一班	王二小	125	146	142
202301	三年一班	谢春花	138	143	140
202212	三年一班	张小明	135	138	120
202212	三年一班	王二小	123	145	138
202212	三年一班	谢春花	136	140	142

现在有一个需求：各班级的每个学生在不同考试批次的各学科成绩的进退步情况，得出数据如下

模拟考批次	班级	学生	语文	数学	英语
202302与202301对比	三年一班	张小明	-2	5	5
202302与202301对比	三年一班	王二小	3	-8	-2
202302与202301对比	三年一班	谢春花	-2	-1	-1
202301与202212对比	三年一班	张小明	-3	2	8
202301与202212对比	三年一班	王二小	2	1	4
202301与202212对比	三年一班	谢春花	2	3	-2

详细设计及实现

趋势比对定义类 TrendCompare

public class TrendCompare { /** * 主体的字段列表（如三年一班的张小明，那么主体字段列表为 班级 + 学生姓名） */ private String[] subjectFields; /** * 在某个字段的（介词） 如三年一班张晓明在不同考试批次的成绩对比结果 */ private String atField; /** * 参与趋势比较的字段集合 */ private String[] compareFields; /** * 赋值映射集合：给结果数据中指定的key设置指定的值 */ private Map assignValMap; public String[] subjectFields() { return this.subjectFields; } public TrendCompare subjectFields(String... fields) { this.subjectFields = fields; return this; } public String atField() { return this.atField; } public TrendCompare atField(String field) { this.atField = field; return this; } public String[] compareFields() { return this.compareFields; } public TrendCompare compareFields(String... fields) { this.compareFields = fields; return this; } /** * 赋值操作 * * @param field * @param valueEL 值表达式 * @return */ public TrendCompare assignVal(String field, String valueEL) { if (assignValMap == null) { assignValMap = new HashMap<>(); } assignValMap.put(field, valueEL); return this; } public Map assignValMap() { return this.assignValMap; } }

该类定义了如下属性：

主体的字段列表
介词字段
比对的字段列表

如：各班级的每个学生在不同考试批次的各学科成绩的进退步情况

上面的需求映射到定义类的结果如下：

主体的字段列表（班级、学生）
介词字段（考试批次）
比对的字段列表（各学科：语文、数学、英语）

趋势比对执行类

该类提供了一个供外部调用的方法如下

public static  List compare(List dataList, TrendCompare trendCompare) { Map> groupMap = group(dataList, null, trendCompare.subjectFields()); List resultList = new ArrayList<>(); for (List groupDataList : groupMap.values()) { List diffValueList = new ArrayList<>(); int size = groupDataList.size(); if (size > 1) { for (int i = 0; i  0) { T firstData = groupDataList.get(0); Map valMap = new HashMap<>(); //指定的赋值集合进行赋值 if (trendCompare.assignValMap() != null) { for (Map.Entry stringStringEntry : trendCompare.assignValMap().entrySet()) { String field = stringStringEntry.getKey(); if (!StringUtils.equalsAny(field, trendCompare.compareFields())) { String valueEL = stringStringEntry.getValue(); valMap.put(field, executeSpEL(valueEL, firstData)); } } } for (Map.Entry entry : valMap.entrySet()) { for (T diffValue : diffValueList) { setFieldValue(diffValue, entry.getKey(), entry.getValue()); } } } resultList.addAll(diffValueList); } return resultList; }

可以看到，该方法要求传入

数据集合
趋势比对定义

两个参数，并最终返回趋势比对后的结果集合。

该方法的内部逻辑可分为如下2个步骤：

按主体分组
分组后组内数据两两比对，并最终返回比对结果。

使用案例

假设有如下这样一组数据

定义一个学生类：

public class Student { private String batch; private String banji; private String studentNo; private String name; private String sex; private Double yuwen; private Double math; private Double english; private Double physics; //extra private String maxScoreName1; public Student(String batch, String banji, String studentNo, String name, String sex, Double yuwen, Double math, Double english, Double physics) { this.batch = batch; this.banji = banji; this.studentNo = studentNo; this.name = name; this.sex = sex; this.yuwen = yuwen; this.math = math; this.english = english; this.physics = physics; } }

我们写一个方法，返回如上数据：

public List getDataList() { List dataList = new ArrayList<>(); dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "20001001", "张小明", "男", 130.0, 145.0, 133.0, 92.0)); dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "20001002", "王二小", "男", 128.0, 138.0, 140.0, 98.0)); dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "20001003", "谢春花", "女", 136.0, 142.0, 139.0, 95.0)); dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "20002001", "冯世杰", "男", 129.0, 144.0, 138.0, 96.0)); dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "20002002", "马功成", "男", 130.0, 132.0, 133.0, 98.0)); dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "20002003", "魏翩翩", "女", 136.0, 142.0, 137.0, 92.0)); dataList.add(new Student("202301", "三年一班", "20001001", "张小明", "男", 132.0, 142.0, 134.0, 92.0)); dataList.add(new Student("202301", "三年一班", "20001002", "王二小", "男", 126.0, 136.0, 135.0, 94.0)); dataList.add(new Student("202301", "三年一班", "20001003", "谢春花", "女", 136.0, 145.0, 139.0, 95.0)); dataList.add(new Student("202301", "三年二班", "20002001", "冯世杰", "男", 124.0, 143.0, 148.0, 90.0)); dataList.add(new Student("202301", "三年二班", "20002002", "马功成", "男", 140.0, 133.0, 138.0, 90.0)); dataList.add(new Student("202301", "三年二班", "20002003", "魏翩翩", "女", 126.0, 136.0, 135.0, 92.0)); return dataList; }

趋势比对定义并执行比对：

List dataList = getDataList(); TrendCompare trendCompare = new TrendCompare() .subjectFields("banji", "name") .atField("batch") .compareFields("yuwen", "math", "english") //.assignVal("batch", "'环比增减'") ; List resultList = DataProcessUtil.compare(dataList, trendCompare); for (Student result : resultList) { System.out.println(JSON.toJSONString(result)); }

结果如下：

{"banji":"三年一班","batch":"202302与202301对比增减","english":-1.0,"math":3.0,"name":"张小明","yuwen":-2.0} {"banji":"三年一班","batch":"202302与202301对比增减","english":5.0,"math":2.0,"name":"王二小","yuwen":2.0} {"banji":"三年一班","batch":"202302与202301对比增减","english":0.0,"math":-3.0,"name":"谢春花","yuwen":0.0} {"banji":"三年二班","batch":"202302与202301对比增减","english":-10.0,"math":1.0,"name":"冯世杰","yuwen":5.0} {"banji":"三年二班","batch":"202302与202301对比增减","english":-5.0,"math":-1.0,"name":"马功成","yuwen":-10.0} {"banji":"三年二班","batch":"202302与202301对比增减","english":2.0,"math":6.0,"name":"魏翩翩","yuwen":10.0}

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