データ変換パターン

Java でのデータインポート

Anthony Markham

VP Quant Developer

map 関数

列の各要素を変換します

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 関数

列の全値を1つの結果にまとめます
累積パターンを適用します（合計、最大値、カスタムロジックなど）
統計・分析処理に有効です

// Find the total sales
double totalSales = table.doubleColumn("Sales").reduce(0, Double::sum);

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

forEach による行の反復処理

テーブルの各行を順に処理します

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

変換パイプライン

複数の操作を連結します
コードの可読性と保守性が向上します ✅
効率的なデータ処理が可能です ✅

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

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


// Calculate average income
double avgIncome = result.doubleColumn("AdjustedIncome")
        .reduce(0.0, Double::sum) / result.rowCount();

まとめ

map() - 関数を適用して列の値を変換する
forEach() - 行を反復処理して複数の列にアクセスする
reduce() - データを集約して単一の値にまとめる

3つのデータ変換関数を示す画像

練習しましょう！

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