Datatransformatiepatronen

Data importeren in Java

Anthony Markham

VP Quant Developer

Map-functie

Transformeert elk element in een kolom

DoubleColumn celsius = DoubleColumn.create("Celsius", 0, 10, 20, 30);

DoubleColumn fahrenheit = celsius.map(c -> c * 9.0/5.0 + 32);
table.addColumns(fahrenheit.setName("Fahrenheit"));

Celsius	Fahrenheit
0.0	32.0
10.0	50.0
20.0	68.0
30.0	86.0

Reduce-functie

Combineert alle waarden in een kolom tot één resultaat
Past een accumulatorpatroon toe (zoals som, max, of eigen logica)
Handig voor statistische en analytische operaties

// Vind de totale verkoop
double totalSales = table.doubleColumn("Sales").reduce(0, Double::sum);

// Vind het maximum
double largeSales = table.doubleColumn("Sales").reduce(0, (acc, x) -> acc + (x > 5000 ? 1 : 0));

Rij-iteratie met forEach

Itereert door elke rij in een tabel

DoubleColumn difference = DoubleColumn.create("Difference");
table.forEach(row -> {
    double celsius = row.getDouble("Celsius");
    double fahrenheit = row.getDouble("Fahrenheit");
    difference.append(fahrenheit - celsius);
});

table.addColumns(difference);

Celsius	Fahrenheit	Difference
0.0	32.0	32.0
10.0	50.0	40.0
20.0	68.0	48.0

Transformatie-pijplijnen

Koppel meerdere operaties aan elkaar
Verhoog de leesbaarheid en onderhoudbaarheid van onze code ✅
Efficiënte dataverwerking ✅

Table result = originalTable
    .where(numberColumn("Age").isGreaterThan(18)) // Filter op Age > 18

    .addColumns(
        numberColumn("Income").map(i -> i * 1.1).setName("AdjustedIncome")
    );


// Bereken gemiddeld inkomen
double avgIncome = result.doubleColumn("AdjustedIncome")
        .reduce(0.0, Double::sum) / result.rowCount();

Samenvatting

map() - pas een functie toe om kolomwaarden te transformeren
forEach() - doorloop rijen om meerdere kolommen te benaderen
reduce() - aggregeer en vat data samen tot enkele waarden

Een afbeelding die de drie datatransformatiefuncties toont

Laten we oefenen!

Data importeren in Java