डेटा ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न

Java में डेटा इम्पोर्ट करना

Anthony Markham

VP Quant Developer

Map फंक्शन

एक कॉलम के हर एलिमेंट को ट्रांसफॉर्म करता है

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 फंक्शन

एक कॉलम के सभी मानों को मिलाकर एक परिणाम बनाता है
एक accumulator पैटर्न लागू करता है (जैसे sum, max, या कस्टम लॉजिक)
सांख्यिकीय और विश्लेषणात्मक ऑपरेशनों में उपयोगी

// 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 के साथ रो iteration

टेबल की हर रो पर iterate करता है

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

ट्रांसफॉर्मेशन पाइपलाइन्स

कई ऑपरेशनों को चेन करें
हमारे कोड की readability और maintainability बढ़ाएँ ✅
प्रभावी डेटा प्रोसेसिंग ✅

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();

रिकैप

map() - कॉलम मानों को बदलने के लिए फंक्शन लागू करें
forEach() - कई कॉलम एक्सेस करने के लिए रो पर iterate करें
reduce() - डेटा को एकल मानों में aggregate और summarize करें

तीन डेटा ट्रांसफॉर्मेशन फंक्शनों को दिखाती हुई छवि

अभ्यास करते हैं!

Java में डेटा इम्पोर्ट करना