easy-data

easy-data是一个简单的数据处理工具，主要用于根据给定的表头信息和List<Map<String,Object>>数据可以计算出复杂表头（多行表头跨行跨列）、数据合并相同的单元格以及将数据转化为Excel透视表，同时支持导出Excel和CSV文件的工具。

说明

功能

• 根据表头信息计算出多行以及支持跨行跨列的表头
• 根据给定的表头和数据计算出相同的数据合并单元格
• 可以根据设定的表头信息导出各种样式（对齐方式、单元格背景色、字体样式）的Excel文件
• 提供导出CSV文件
• 根据给定的表头、数据、以及透视表相关信息将数据转化为透视表

预备知识

表头说明

表头的相关属性定义在类TheadColumn中，其中主要的属性是name和text

属性	类型	默认值	注释
id	String	null	列ID
pid	String	null	父级列ID
name	String	null	列名（一般对应数据库的列名）
text	String	null	列的中文名
defaultValue	Object	null	列值为空时的默认值
precision	Integer	null	列的精度（数值类型有效）
dataType	DataType	null	列数据类型
isHidden	boolean	false	列是否隐藏（如HTML页面隐藏）
downMergeCells	boolean	false	相同的数值列是否向下合并单元格
columnWidth	Double	false	列宽度
theadRowHeight	Double	null	表头行高
dataRowHeight	Double	null	数据行高
theadBGColor	String	null	表头单元格的字体颜色（如：FFFFFFF）
dataBGColor	String	null	数据单元格的背景颜色（如：FFFFFFF）
theadFontColor	String	null	表头的字体颜色（如：FFFFFFF）
dataFontColor	String	null	数据部分的字体颜色（如：FFFFFFF）
theadTextAlign	TextHorizontalAlignment	null	表头部分对齐方式
dataTextAlign	TextHorizontalAlignment	null	数据部分列对齐方式
theadVerticalAlign	TextVerticalAlignment	null	表头文字的垂直对齐
dataVerticalAlign	TextVerticalAlignment	null	数据文字的垂直对齐
theadBold	boolean	false	表头是否加粗
dataBold	boolean	false	数据是否加粗
isStatistics	boolean	false	否在尾部追加统计值

数据说明

数据列表List<Map<String,Object>>，其中Map<String,Object>代表数据库的一行记录。

测试数据

系统使用如下测试数据

导出Excel

• 导出Excel的参数封装在ExportExcelParams类里，支持的参数如下

属性	类型	默认值	注释
sheetName	String	null	导出Excel的Sheet名称
type	ExcelType	XSSF	导出Excel的类型
theadColumnList	List	null	表头
dataList	List<Map<String, Object>>	null	数据
excelCellStyleList	Object	null	自定义的单元格样式

• 导出示例

public static void testExportExcel  (){
        //数据
        List<Map<String, Object>> dataList = MySQLData.getDataList();
        //表头
        TheadColumn provinceTheadColumn=new TheadColumn("province" , null ,"province","省份" );
        provinceTheadColumn.setDownMergeCells(true);//向下合并单元格值相同的列

        TheadColumn areaTheadColumn=new TheadColumn("area" , null ,"area","城市" );
        areaTheadColumn.setDownMergeCells(true);//向下合并单元格值相同的列

        TheadColumn dtTheadColumn=new TheadColumn("dt" , null ,"dt","日期" );
        TheadColumn aqiTheadColumn=new TheadColumn("aqi" , null ,"aqi","空气质量指数" );
        TheadColumn aqiRangeTheadColumn=new TheadColumn("aqi-range" , null ,"aqi-range","空气质量指数范围" );
        TheadColumn qualityTheadColumn=new TheadColumn("quality" , null ,"quality","空气质量" );
        TheadColumn pm25TheadColumn=new TheadColumn("pm25" , null ,"pm25","pm2.5" );
        TheadColumn pm10TheadColumn=new TheadColumn("pm10" , null ,"pm10","pm10" );

        TheadColumn yhwTheadColumn=new TheadColumn("yhw" , null ,null,"氧化物" );
        yhwTheadColumn.setTheadTextAlign(TextHorizontalAlignment.CENTER);//文字居中对齐

        TheadColumn so2TheadColumn=new TheadColumn("so2" , "yhw" ,"so2","二氧化硫" );
        TheadColumn coTheadColumn=new TheadColumn("co" , "yhw" ,"co","一氧化碳" );
        TheadColumn no2TheadColumn=new TheadColumn("no2" , "yhw" ,"no2","二氧化氮" );
        TheadColumn o3TheadColumn=new TheadColumn("o3" , "yhw" ,"o3","臭氧" );

        List<TheadColumn> theadColumnList=new ArrayList<>();
        theadColumnList.add(provinceTheadColumn);
        theadColumnList.add(areaTheadColumn);
        theadColumnList.add(dtTheadColumn);
        theadColumnList.add(aqiTheadColumn);
        theadColumnList.add(aqiRangeTheadColumn);
        theadColumnList.add(qualityTheadColumn);
        theadColumnList.add(pm25TheadColumn);
        theadColumnList.add(pm10TheadColumn);
        theadColumnList.add(yhwTheadColumn);
        theadColumnList.add(so2TheadColumn);
        theadColumnList.add(coTheadColumn);
        theadColumnList.add(no2TheadColumn);
        theadColumnList.add(o3TheadColumn);


        OutputStream outExcel= null;
        OutputStream outCSV= null;
        try {
            outExcel = new FileOutputStream("E:\\Myron\\天气数据.xlsx");
            outCSV = new FileOutputStream("E:\\Myron\\天气数据.csv");
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        //导出Excel
        ExportExcelUtil.exportExcel(outExcel,"天气数据" ,theadColumnList ,dataList);

        //导出CSV(设置的表头样式失效)
        ExportCSVUtil.exportCSV(outCSV,theadColumnList ,dataList);

    }

利用上面的测试数据执行上面代码后得到的结果如下：

调用导出方法

ExportExcelUtil.exportExcel(outExcel,"天气数据" ,theadColumnList ,dataList);

导出CSV

• 导出CSV的参数封装在ExportCSVParams类，如果在标题一属性中设置了表头和数据部门样式是无效的，支持的参数如下：

属性	类型	默认值	注释
exportThead	boolean	true	是否导出表头
theadColumnList	List	null	表头列
dataList	List<Map<String, Object>>	null	数据
charsetName	String	UTF-8	导出的文件编码

利用上面的测试数据执行上面代码后得到的结果如下：

调用导出方法

ExportCSVUtil.exportCSV(outCSV,theadColumnList ,dataList);

透视表

工具提供了计算类似于Excel透视表数据的功能，透视相关的数据是封装在PivotTableDataCore类里。

属性	类型	默认值	注释
pivotTable	PivotTable	null	设置的透视表信息
theadColumnList	List	null	原始表头信息
dataList	List<Map<String, Object>>	null	数据
theadColumnMap	Map<String, TheadColumn>	null	原始表头信息 Map
pivotTableTheadColumnList	List	null	化后透视表转化后的表头
pivotTableDataList	Map<String, List<Map<String, Object>>>	null	透视表转化后的数据
groupByRowMap	Map<String, Map<String, List<Map<String, Object>>>>	null	透视表按照设置的行将数据转化为的数据
groupByRowMapNewColCalData	Map<String, TheadColumn>	null	在根据透视表设置的列转化出新的表头对应的数据
colValuesMap	Map<String, List>	null	透视表中设置的列转化为的透视表新列

PivotTable封装了透视表的相关信息，其属性如下

属性	类型	默认值	注释
rows	List	null	透视表中的选择的行名称集
cols	List	null	透视表中的选择的列名称集
calCols	List	null	透视表中的选择的值集,计算列和计算的函数

PivotTableCalCol封装了透视表的计算列以及计算的函数类型，其属性如下

属性	类型	默认值	注释
name	String	null	值列名
aggFunc	AggFunc	null	计算该列需要使用的聚合函数

支持的函数如下：

SUM("求和"), COUNT("计数"), AVG("均值"), MAX("最大值"), MIN("最小值"), PRODUCT("乘积")

导出示例

public static void test() {
        //数据
        List<Map<String, Object>> dataList = MySQLData.getDataList();
        //表头列表
        List<TheadColumn> theadColumnList = MySQLData.getTheadColumnList();
        OutputStream outExcel = null;
        OutputStream outCSV = null;
        try {
            outExcel = new FileOutputStream("E:\\Myron\\天气数据-透视表.xlsx");
            outCSV = new FileOutputStream("E:\\Myron\\天气数据-透视表.csv");
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        //行
        List<String> rows = new ArrayList<>();
        rows.add("province");
        rows.add("area");

        //列
        List<String> cols = new ArrayList<>();
        cols.add("quality");

        //计算函数
        List<PivotTableCalCol> calCols = new ArrayList<>();
        AggFunc max = AggFunc.MAX;
        max.setText("pm25最大值");
        PivotTableCalCol pivotTableCalColpm25Max = new PivotTableCalCol("pm25", max);

        AggFunc min = AggFunc.MIN;
        min.setText("pm25最小值");
        PivotTableCalCol pivotTableCalColpm25MIn = new PivotTableCalCol("pm25", min);

        AggFunc avg = AggFunc.AVG;
        avg.setText("pm25均值");
        PivotTableCalCol pivotTableCalColpm25AVG = new PivotTableCalCol("pm25",avg);
        calCols.add(pivotTableCalColpm25Max);
        calCols.add(pivotTableCalColpm25MIn);
        calCols.add(pivotTableCalColpm25AVG);

        //导出CSV
        PivotTableDataUtil.exportPivotTableDataCsvFile(rows, cols, calCols, theadColumnList, dataList, outCSV);
        
        //导出Excel
        PivotTableDataUtil.exportPivotTableDataExcelFile(rows, cols, calCols, theadColumnList, dataList,"天气数据", outExcel);

    }

利用之前截图的测试数据执行代码后生产如下文件内容

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