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  • List多属性分组,求最值并统计数量

    千次阅读 2019-11-10 23:11:09
    查询出一个List,根据这个list中的多个属性进行分组,统计出某一属性值最小的(价格),将其另一属性(数量)累加。效果图如下: 以下两种方法均可实现,推荐第二种(简便),具体实现如下: 实体类:Product ...

    查询出一个List,根据这个list中的多个属性进行分组,统计出某一属性值最小的(价格),将其另一属性(数量)累加。效果图如下:
    在这里插入图片描述
    以下两种方法均可实现,推荐第二种(简便),具体实现如下:

    实体类:Product

    package com.len.controller;
    import lombok.Data;
    
    /**
     * 商品类
     *
     * @author wangyan@163.com
     * @version 1.0
     * @date 2019-11-09 22:06
     */
    @Data
    public class Product {
        // 商品型号
        private String productItem;
        // 商品价格
        private Double productPrice;
        // 数量
        private Integer num;
    
        public Product(String productItem, Double productPrice, Integer num) {
            this.productItem = productItem;
            this.productPrice = productPrice;
            this.num = num;
        }
    
        public Product() {
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Product{" +
                    "productItem='" + productItem + '\'' +
                    ", productPrice=" + productPrice +
                    ", num=" + num +
                    '}';
        }
    }
    

    分组条件类:ItemAndPrice

    package com.len.controller;
    
    import lombok.Builder;
    import lombok.Data;
    
    /**
     * @author wangyan@163.com
     * @version 1.0
     * @date 2019-11-09 23:34
     */
    @Data
    @Builder
    public class ItemAndPrice {
        // 商品型号
        private String productItem;
        // 商品价格
        private Double productPrice;
    }
    
    方法一:
    package com.len.controller;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    
    import static java.util.stream.Collectors.groupingBy;
    
    /**
     * @author wangyan@163.com
     * @version 1.0
     * @date 2019-11-09 22:01
     */
    public class Test {
        // 要求:按照型号和该型号最低价价格分组并统计个数
        public static void main(String[] args) {
            Product product1 = new Product("ss-uu-35", 299.0, 2);
            Product product2 = new Product("ss-uu-35", 399.0, 6);
            Product product3 = new Product("ss-uu-35", 599.0, 2);
            Product product4 = new Product("ss-uu-35", 599.0, 10);
            Product product5 = new Product("ss-uu-36", 999.0, 7);
            Product product6 = new Product("ss-uu-38", 799.0, 3);
            Product product7 = new Product("ss-uu-38", 799.0, 5);
            Product product8 = new Product("ss-uu-38", 899.0, 7);
    
            List<Product> productList = new ArrayList<>();
            productList.add(product1);
            productList.add(product2);
            productList.add(product3);
            productList.add(product4);
            productList.add(product5);
            productList.add(product6);
            productList.add(product7);
            productList.add(product8);
            // 以型号和价格分组:得到map  key:你定义的分组对象(ItemAndPrice)  value:List<Product>()
            Map<ItemAndPrice, List<Product>> collect = productList.stream()
                    .collect(groupingBy(price -> new ItemAndPrice(price.getProductItem(), price.getProductPrice())));
            // map为价格最低的所有规格(collect1的key)
            Map map = new HashMap();
            // 遍历key取出最小价格
            collect.keySet().forEach(s -> {
                if (map.get(s.getProductItem()) != null) {
                    ItemAndPrice itemAndPrice = (ItemAndPrice) map.get(s.getProductItem());
                    if (itemAndPrice.getProductPrice() > s.getProductPrice()) {
                        map.put(s.getProductItem(), s);
                    }
                } else {
                    map.put(s.getProductItem(), s);
                }
            });
            // 根据取出的最小价格key,去collect拿value(List<Product>)
            List<Product> productList1 = new ArrayList<>();
            map.values().forEach(i -> {
                productList1.addAll(collect.get(i));
            });
            System.out.println(lowestPriceResult(productList1));
        }
    
        public static List<Product> lowestPriceResult(List<Product> list) {
            List<Product> result = new ArrayList<>();
            Map<String, List<Product>> duListGroup = getListGroup(list);
            for (Map.Entry<String, List<Product>> entry : duListGroup.entrySet()) {
                entry.getValue().forEach(item -> {
                    Product product = new Product();
                    product.setProductItem(entry.getKey());
                    product.setProductPrice(item.getProductPrice());
                    product.setNum(countByList(entry.getValue()));
                    if (!result.contains(product)) {
                        result.add(product);
                    }
                });
            }
            return result;
        }
    
        //分组方法
        public static Map<String, List<Product>> getListGroup(List<Product> list) {
            HashMap<String, List<Product>> ret = new HashMap<>();
            //同名的分为一组
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                Product product = list.get(i);
                //如果不存在实体字段的键,则创建一个list,并将list添加至map
                if (!ret.containsKey(product.getProductItem())) {
                    ArrayList<Product> li = new ArrayList<>();
                    li.add(product);
                    ret.put(product.getProductItem(), li);
                } else {
                    //如果存在,则直接在list中添加一个即可
                    ret.get(product.getProductItem()).add(product);
                }
            }
            return ret;
        }
    
        public static Integer countByList(List<Product> list) {
            Integer temp = 0;
            for (Product p : list) {
                temp = temp + p.getNum();
            }
            return temp;
        }
    
    }
    
    
    方法二:
    package com.len.controller;
    
    import java.util.*;
    
    import static java.util.stream.Collectors.groupingBy;
    import static java.util.stream.Collectors.minBy;
    
    /**
     * @author wangyan@163.com
     * @version 1.0
     * @date 2019-11-10 23:03
     */
    public class Test1 {
        public static void main(String[] args) {
            Product product1 = new Product("ss-uu-35", 299.0, 2);
            Product product2 = new Product("ss-uu-35", 399.0, 6);
            Product product3 = new Product("ss-uu-35", 599.0, 2);
            Product product4 = new Product("ss-uu-35", 599.0, 10);
            Product product5 = new Product("ss-uu-36", 999.0, 7);
            Product product6 = new Product("ss-uu-38", 799.0, 3);
            Product product7 = new Product("ss-uu-38", 799.0, 5);
            Product product8 = new Product("ss-uu-38", 899.0, 7);
    
            List<Product> productList = new ArrayList<>();
            productList.add(product1);
            productList.add(product2);
            productList.add(product3);
            productList.add(product4);
            productList.add(product5);
            productList.add(product6);
            productList.add(product7);
            productList.add(product8);
    
            List<Product> productList1 = new ArrayList<>();
            // 以型号和价格分组:得到map  key:你定义的分组对象(ItemAndPrice)  value:List<Product>()
            Map<ItemAndPrice, List<Product>> collect = productList.stream()
                    .collect(groupingBy(price -> new ItemAndPrice(price.getProductItem(), price.getProductPrice())));
            Map<String, Optional<Product>> collect1 = productList.stream().collect(groupingBy(Product::getProductItem, minBy(Comparator.comparingDouble(Product::getProductPrice))));
            collect1.entrySet().forEach(entry -> {
                entry.getValue().ifPresent(v -> {
                    ItemAndPrice itemAndPrice = ItemAndPrice.builder().productItem(v.getProductItem()).productPrice(v.getProductPrice()).build();
                    int sum = collect.get(itemAndPrice).stream().mapToInt(Product::getNum).sum();
                    productList1.add(new Product(v.getProductItem(), v.getProductPrice(), sum));
    
                });
            });
            System.out.println(productList1);
        }
    }
    

    方法一和方法二效果一样的:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 我们都知道,在平时的工作中经常会遇到统计某项数据数量的情况,例如统计一个班级里评分优良中差的分别有多少人;统计某单位食堂喜欢吃某类主食员工的数量等等。下面小编就通过一个例子教大家使用WPS表格这个小功能...

    大家好,这里是电脑面面观,今天教大家一个WPS表格应用的小技巧,而且这个功能目前Excel还不能直接实现哦,快学起来提升工作效率吧。

    我们都知道,在平时的工作中经常会遇到统计某项数据数量的情况,例如统计一个班级里评分优良中差的分别有多少人;统计某单位食堂喜欢吃某类主食员工的数量等等。

    下面小编就通过一个例子教大家使用WPS表格这个小功能。

    这里想要统计某单位喜欢吃某类主食的员工数量,便于帮助食堂管理者更合理的准备主食,避免浪费。

    表格如下:

    b4701365b2f672a6eb574c4b6a9f1b0b.png

    一共有米饭、馒头、烙饼和面条四种主食,现在想要统计喜欢这四类主食的人数。

    那么下面我们使用筛选功能:

    f5075bf763ce26bd8164661e18d8eb7c.png

    选中表头行,然后点击工具栏中的筛选按钮,或直接使用快捷键Ctrl+Shift+L,这样表头处就出现了向下的小三角,点击它就能看到筛选的结果。

    6ab27a96517bfcea70d284bcbc93a67f.png

    我们可以看到,筛选结果里面显示了选择四类主食的人数(这个功能只有WPS能实现哦),我们直接就能看到了。但是对于数据量非常大的情况,例如某企业要统计各项固定资产的数量并留底。这时候就需要用到筛选结果里面这个“导出”功能。

    3769dea11a1481ecafefdb9b32b144ce.png

    我们点击“导出”就可以看到WPS自动新建了一个叫“导出计数”的sheet,并将统计的结果显示在了这张新的表格里。怎么样,是不是很方便呢?

    每天分享实用电脑技巧,如果喜欢我的文章请点击关注——电脑面面观

    展开全文
  • 1、统计不同车型销售数量​6 2、不同类型(品牌)汽车销售情况统计发动机型号和燃料种类运行结果:​6 五、总结:​6 附录:程序的源代码​7 一、概述: 1、意义: 不同车型销售数据统计分析,能够更好的了解车销售...

    在hadoop 中用mapreducer解决不同车型销售统计分析:
    统计不同车型销售数量
    统计不同类型(品牌)汽车销售情况统计发动机型号和燃料种类

    在虚拟机中的escplie调试运行代码*

    一、概述:

    1、意义:
    不同车型销售数据统计分析,能够更好的了解车销售行业,能够预测消费者更喜爱哪种车型的车,使得车生产更多此类 车型的车,方便消费者购买,当今销售是企业运作的重要环节,为了更好地推动销售,需要给客户提供更好的信息通道。对于竞争异常强烈的汽车销售市场来说更是如此。能够快捷地向客户展示出所销售的轿车信息,就能赢得客户的好感,提高公司的竞争力。同时还能预测这一行业的发展趋势,能够增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
    2、 内容:
    汽车行业的大数据概念分为狭义和广义两种。狭义的大数据指近些年兴起的、来自互联网和物联网的新型数据,例如由车辆传感器、车联网搜集上传的数据。广义大数据还包含汽车厂商的传统数据,例如4S店销售网络收集的车辆维修保养数据、调研机构的市场调研分析数据等。借助新型汽车大数据服务,车企不仅可以拓宽汽车行业调研数据的广度和深度,从大数据中了解汽车行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素,挖掘市场需求、竞争情报,提出更好的解决问题的方案和建议,保证企业品牌市场定位独具个性化,提高企业品牌市场定位的行业接受度,还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行精准预测。
    同时,车企还可以通过大数据统计分析,进行科学的需求和产品价格走势预测,并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价,从而使企业收益最大化。具体而言,车企通过大数据分析用户的消费行为、兴趣偏好、客户分布、发展趋势、消费能力、消费特征和产品的市场口碑现状,再制定有针对性的营销方案和营销战略,实现精准信息精准推送,更好地为用户服务和发展忠诚用户。

    二、数据分析:

    1、分析数据:
    本数据为上牌汽车的销售数据,分为乘用车辆和商用车辆。数据包含销售相关数据与汽车具体参数。数据项包括:时间、销售地点、车辆类型、车辆型号、制造厂商名称、排量、油耗、功率、发动机型号、燃料种类、车外廓长宽高、轴距、前后车轮、轮胎规格、轮胎数、载客数、所有权、购买人相关信息等。
    2、数据背景介绍:
    汽车销售是消费者支出的重要组成成分,同时能很好的反映出消费者对经济前景的信心。通常,汽车销售情况我们了解一个国家经济循环强弱情况的第一手资料,早于其他个人消费数据的公布。因此,汽车销售为随后的零售额和个人消费支出提供了很好的预示作用,汽车消费额占零售额的25%和整个销售总额的8%。另外,汽车销售可作为预示经济衰退和复苏的早期信号。

    三、课题设计:

    1、设计思路
    在这里插入图片描述

    2、程序代码
    A、统计不同车型销售数量
    package com.mapreduce;
    Map阶段:
    public class User1Mapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws Exception {
    String[] lines=value.toString().split("/t");
    if(null!=lines && lines.length>7 && lines[1]!=null){
    context.write(new Text(lines[1]+"/t"+lines[7]),new IntWritable(1)); }
    }
    }
    Reduce阶段:
    public class User1Reducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    @Override protected void reduce(Text key,Iterable values,Context context) throws Exception {
    int count = 0;
    for (IntWritable value:values){
    count += value.get(); }
    context.write(key,new IntWritable(count));
    }
    }
    Driver测试阶段:
    public class User1Driver{
    public static void main(String[] args) throws Exception{
    Configuration conf1 = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf1);
    job.setJarByClass(User1Driver.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setMapperClass(User1Mapper.class);
    job.setReducerClass(User1Reducer.class);
    FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(“file:///1.txt”));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(“file:///output”));
    job.waitForCompletion(true);}}}
    B、统计不同类型(品牌)汽车销售情况统计发动机型号和燃料种类
    Map阶段:
    public class User2{
    public class User2Mapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void Map(LongWritable key, Text value, Context context) throws Exception {
    String[] lines=value.toString().split("/t");
    if(null!=lines && lines.length>15 &&!lines[8].isEmpty()&& !lines[12].isEmpty() && !lines[15].isEmpty()) {
    context.write(new Text(lines[8]+"/t"+lines[12]+"/t"+lines[15]),new IntWritable(1));}
    }
    }
    Reduce阶段:
    public class User2Reducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
    @Override
    protected void Reduce(Text key, Iterable values,Context context)throws Exception {
    int count = 0;
    for (IntWritable value:values){
    count +=value.get();
    }
    context.write(key,new IntWritable(count));
    }
    }
    Driver测试阶段:
    public class User2Driver{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf1 = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf1);
    job.setJarByClass(User2Driver.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setMapperClass(User2Mapper.class);
    job.setReducerClass(Uer2Reduce.class);
    FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(“file:///2.txt”)); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(“file:///output2”));
    job.waitForCompletion(true);
    }
    }

    四、调试运行

    1、统计不同车型销售数量
    在这里插入图片描述

    2、不同类型(品牌)汽车销售情况统计发动机型号和燃料种类运行结果:
    在这里插入图片描述

    五、总结:

    通过本次课程设计,我学会了很多,从开始的啥也不会,到后来的代码能看懂是在做什么,做一个小项目对个人成长是非常快的,在这个过程中,需要用的综合知识很多,需要考虑的方面也很多,学到的东西也很多。一个东西从无到有,让人很有成就感,很能激发个人对编程的兴趣。完成之后还有一种自信心满满的感觉,通过这次不同车型销售数据统计分析,我也对车的销售行业有所了解,也增强了我利用网络搜寻有用信息的能力。

    附录:程序的源代码

    package com.mapreduce;
    public class User1Mapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws Exception {
    String[] lines=value.toString().split("/t");
    if(null!=lines && lines.length>7 && lines[1]!=null){
    context.write(new Text(lines[1]+"/t"+lines[7]),new IntWritable(1)); }
    }
    }
    public class User1Reducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    @Override protected void reduce(Text key,Iterable values,Context context) throws Exception {
    int count = 0;
    for (IntWritable value:values){
    count += value.get(); }
    context.write(key,new IntWritable(count));
    }
    }
    public class User1Driver{
    public static void main(String[] args) throws Exception{
    Configuration conf1 = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf1);
    job.setJarByClass(User1Driver.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setMapperClass(User1Mapper.class);
    job.setReducerClass(User1Reducer.class);
    FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(“file:///1.txt”));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(“file:///output”));
    job.waitForCompletion(true);
    }
    }
    }
    package com.mapreduce;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    import java.io.IOException;
    public class User2{
    public class User2Mapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value,Context context) throws Exception{
    String[] lines=value.toString().split("/t");
    if (null!=lines && lines.length>15 && !lines[8].isEmpty() && !lines[12].isEmpty() && !lines[15].isEmpty()) {
    context.write(new Text(lines[8]+"/t"+lines[12]+"/t"+lines[15]),new IntWritable(1));
    }
    }
    }
    public static class User2Reducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
    @Override
    protected void Reduce(Text key,Iterable values, Context context)throws Exception {
    int count = 0;
    for (IntWritable value:values){
    count+=value.get();}
    context.write(key,new IntWritable(count));
    }
    }
    public class User2Driver{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf1 = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf1);
    job.setJarByClass(User2Driver.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setMapperClass(User2Mapper.class);
    job.setReducerClass(Uer2Reduce.class);
    FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(“file:///2.txt”));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(“file:///output2”));
    job.waitForCompletion(true);
    }
    }
    }
    9

    展开全文
  • 订单规格数据统计功能总结

    千次阅读 2019-01-08 16:40:37
    只有sql语句和上面折现图不同: 功能点五: 实现思路: Mapper.xml中实现: 通过serviceImpl传入的状态来查询 OrderServiceImpl实现: 传入状态 platformOrderStatisticsController实现: 页面...

    **需求:**在页面上展示本月订单数,本月消费金额,上个月订单数,上个月订单金额,上个月成交的订单数,上个月成交的订单金额,根据所选择的时间段,展示出时间段所有的总订单笔数,总付款后订单笔数,用折线图展示出每日的订单笔数和付款后订单笔数,用第二个折线图展示出订单金额和付款后的订单金额,用饼图展示出支付方式的百分比。
    需要得到上图所出现的数据
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    功能点一:
    在这里插入图片描述实现思路:
    Mapper.xml中的sql 语句:
    在这里插入图片描述
    传入开始时间和结束时间,订单状态,返回一个Map根据订单状态来判断查询所需要的数据。

    OrderServiceImpl实现:
    在这里插入图片描述
    根据时间工具类来得到当前月的第一天和最后一天的时间。先new一个空的map,调用OrderDao.orderCount()方法,将时间段和状态传入进去后,得到数据后,将装载数据的map2放入到map中。

    platformOrderStatisticsController实现:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    功能点二:
    在这里插入图片描述实现思路:
    Mapper.xml中的sql语句:
    在这里插入图片描述
    传入开始时间和结束时间,订单状态 返回一个Map , 根据状态来判断查询所需要的数据。

    OrderServiceImpl实现:
    在这里插入图片描述
    根据时间工具类来得到上个月一天和上个最后一天, 先得到一个空的map, 调用orderDao.orderCount()方法, 传入的订单状态来在sql语句中进行判断条件. 再将数据put到map中。

    platformOrderStatisticsController实现:
    在这里插入图片描述
    页面orderStart.ftl实现:
    在这里插入图片描述

    功能点三:

    要点分析:
    图中需要的数据:
    X轴:所选时间段的每天的日期。
    所选时间段的总订单数。
    所选时间段的总付款订单数。
    每日的订单笔数。
    付款后的订单笔数。

    实现思路:
    Mapper.xml中的sql语句:
    在这里插入图片描述
    传入处理过后的时间段和订单状态,根据sql日期函数,得到有订单的所有日期时间。和每天对用的订单数. 根据状态查找付款后订单数和付款后订单数对应的每日日期时间。

    OrderServiceImpl实现:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    遇到的问题: 从sql语句中查询出来的都是有订单的日期,要通过工具类: composing 把空缺的时间日期添加进去, 并把订单数设置为0; composing类实现原理是: new 一个新的对象,先预先设定订单数都为0, 日期是根据工具类DateUtils.findDates()方法,将时间段变成每日的日期时间, 再将每日的日期时间设置到新的对象里面去. 得到每日的订单数后, 再把每日订单数相加起来:
    在这里插入图片描述
    付款后订单数也是同理。
    platformOrderStatisticsController实现:
    在这里插入图片描述
    点击时间段
    在这里插入图片描述
    查询时跳转到的controllor:
    在这里插入图片描述
    要重新将所有数据加载一遍。

    页面OrderStart.ftl实现:
    引入所有js:
    在这里插入图片描述
    加载日历控件:
    在这里插入图片描述
    折线图实现:
    遍历后台传过来的数据:
    在这里插入图片描述
    用个数组接收:
    在这里插入图片描述
    再将对象放置到指定位置。

    功能点四:

    在这里插入图片描述
    实现思路:
    只有sql语句和上面折现图不同:
    在这里插入图片描述

    功能点五:
    在这里插入图片描述

    实现思路:
    Mapper.xml中实现:
    通过serviceImpl传入的状态来查询
    在这里插入图片描述
    OrderServiceImpl实现:
    传入状态
    在这里插入图片描述
    platformOrderStatisticsController实现:

    在这里插入图片描述
    页面OrderStart.ftl实现:
    通过${}来取值
    在这里插入图片描述

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