代码(Python、Java)实现分组求和

测试数据(xx.txt)：

a 1
a 2
b 3
c 4
d 5
c 6
b 7
a 8
x 9

一、SQL 分组求和

SELECT key, SUM(val)
FROM kv
GROUP BY key

二、Python 编码实现分组求和(pip install pandas)

import reimport pandas as pd
from matplotlib import pyplot as pltlines = []
with open(r"pandas_group_sum.txt") as f:lines = f.read().splitlines()
print(len(lines))p = re.compile(r'(?P<key>\S*)\s*(?P<val>\S*)')kvs = []
for line in lines:m = p.match(line)if m:# print(line)kvs.append((m.group("key"), int(m.group("val"))))df = pd.DataFrame(kvs, columns=["key", "val"])
# print(df.dtypes)# 注：先创建空的`DataFrame`，再追加数据，该方式已过时。
# df = pd.DataFrame(columns=["key", "val"])
# for kv in kvs:
#     df = df.append({"key":kv[0], "val": int(float(kv[1]))}, ignore_index=True)# 设置 `pandas` 打印展示效果
# 显示最大列数，None 为全部
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示最大行数，None 为全部
pd.set_option('display.max_rows', None)
# 显示每列字段最大宽度
pd.set_option('max_colwidth', None)
# 显示行宽度
pd.set_option('display.width', None)# 分组求和
df = df.groupby(["key"], as_index=True).sum().sort_values("val", ascending=False)# 结果打印
print(df)# 结果输出到 excel
# df.to_excel("结果.xlsx")# 结果绘图
# 设置中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 坐标轴负号显示不正常及不能正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 默认为折线图
df.plot(kind='bar', title="统计图", figsize=(12, 8), legend=True, fontsize=18)plt.show()

三、Java 编码实现分组求和 (import sh.joinery:joinery-dataframe 库)

① `pom.xml` 引入相关依赖：

<!-- joinery 科学计算 -->
<dependency><groupId>sh.joinery</groupId><artifactId>joinery-dataframe</artifactId><version>1.10</version>
</dependency><dependency><groupId>com.xeiam.xchart</groupId><artifactId>xchart</artifactId><version>2.3.1</version>
</dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi</artifactId><version>4.1.2</version>
</dependency>
<!-- joinery 科学计算 END -->

② 代码实现

package org.kwok.joinery;import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;import joinery.DataFrame;/*** 使用 sh.joinery:joinery-dataframe 库进行分组求和* 类似 Python pandas 库* @author Kwok* 2022-11-06*/
public class Test_Joinery {public static void main(String[] args) throws Exception {System.out.println(Paths.get(Test_Joinery.class.getResource("Test_Joinery.txt").toURI()));List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get(Test_Joinery.class.getResource("Test_Joinery.txt").toURI()), Charset.defaultCharset());DataFrame<Object> df = new DataFrame<Object>("key", "value");Pattern p =Pattern.compile("(?<key>\\S*)\\s*(?<val>\\S*)");lines.stream().forEach(x -> {Matcher m = p.matcher(x);if(m.matches()) {// System.out.println(m.group("key"));// System.out.println(m.group("val"));df.append(Arrays.asList(m.group("key"), Double.valueOf(m.group("val"))));}});// 窗体展示df.groupBy("key").sum().sortBy("-value").show();// 打印 1000 行，默认 10 行System.out.println(df.groupBy("key").sum().sortBy("-value").toString(1000));}
}

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