Java 嵌入 SPL 轻松实现 Excel 文件合并

大多数JAVA程序猿都选择使用POI或者HSSFWorkbook等第三方类库来实现Excel自动化合并,这样一来不仅需要噼里啪啦的敲好多代码,费事费力,而且用起来灵活度也不高,对Excel的格式要求也很严格。如果能有一个专用的外部数据工具,写简单类似SQL的脚本来实现,然后在JAVA中直接调用并返回结果集,就再好不过了。润乾集算器就是这样的机制,通过使用JDBC调用SPL脚本,使用起来方便快捷,下面就来学习下具体如何使用。

SPL实现

常规合并:

A.  同一个 excel 中的多个Sheet表合并

下面的例子是一个包含了销售数据的 excel 文件,其中包含了按月划分的 3 个结构相同的 sheet 工作表,数据如下:

January_2013:

 

February_2013:

 

March_2013:

在合并3Sheet的同时,我们还可以同时从每个sheet中筛选出字段Customer Name, Sale Amount。最后的效果如下:

SPL 脚本:


A

1

=file(”D:/sales_2013.xlsx”).xlsopen()

2

=A1.conj(A1.xlsimport@t('Customer Name','Sale   Amount';~.stname))

3

>file(“D:/result_2013.xlsx”).     xlsexport@t(A2;"merge_sheets")

保存脚本文件oneExcel.dfx(嵌入Java会用到)

脚本说明:

A1: 打开指定的 excel 文件,创建一个由多个 sheet 工作表组成的序列。

A2:利用 conj 函数遍历 A1 序列中所有的成员工作表,导入每个工作表中指定列'Customer Name','Sale Amount',并将数据并合并。其中 xlsimport 函数导入指定列,最后一列用分号; 隔开。 参数~.stname表示指定当前工作表,由于在 conj 函数的循环中,所以就可以逐个导入所有工作表。同时,xlsimport 使用选项@t指明将工作表的第一行记录作为字段名。

A3: 将序表 A2 作为一个新的工作表“merge_sheets”保存到原来的 excel 文件中,同样用选项 @t 指明首行记录为标题。

这段脚本只有三句话,短小精干之余,逻辑清晰,也比较容易理解。下面我们再看看如何合并多个文件中的多个工作表。

B.  不同 excel 中的多表合并

下面是要合并的多个 excel 文件,它们都具有和上面例子相同的表结构,每个文件记录了当年的数据
SPL 脚本:


A

B

1

for   directory@p(”d:/excel/*.xlsx“)

=file(A1).xlsopen()

2


=B1.conj(B1.xlsimport@t('Customer     Name','Sale Amount','Purchase Date';~.stname))

3


=@|B2

4

>file(“d:/result.xlsx”).   xlsexport@t(B3;"merge_data")


合并后的结果如下:

保存脚本文件MergeExcels.dfx(嵌入Java会用到)

脚本说明:

A1: 通过 for 循环,遍历指定目录下的 excel 文件,在 B1 B3 之间进行循环内处理。

B1:打开目录下的一个 excel 文件,生成序列。

B2:导入当前文件中的每个 sheet 工作表中指定列'Customer Name','Sale Amount''Purchase Date'的数据,然后合并这些数据,与前面例子中的 A2 类似。

B3:将序表 B2 的数据与 @表示的本网格的值进行合并。

A4:将序表 B3 保存到result.xlsx文件中的 merge_data 工作表中。

上面程序用两个循环就实现了多个 excel 文件数据合并,外循环 for 遍历了目录下所有的 excel 文件,内循环B1.conj则合并每个excel文件中的多个sheet工作表的数据。

 

C.  合并出大文件

前面第一个例子中的 A2、第二个例子中的 B3 都是在内存中装载了合并后的 Excel 的所有数据,然后一次性写出。如果文件太多太大,那么对内存的占用也会很大,甚至超出内存允许的范围。为此,我们可以在SPL脚本中采用流式追加的方式生成大文件。

SPL脚本:


A

B

1

=file("D:/out.xlsx")


2

for   directory@p(”d:/excel/*.xlsx“)

=file(A2).xlsopen()

3


=if(A1.exists(),B2.xlsimport@t(),B2.xlsimport())

4


>A1.xlsexport@s(B3;"merger")

合并后的效果如下:

保存脚本文件BigExcel.dfx(嵌入Java会用到)

脚本说明:

A1:打开指定输出的文件。

A2:遍历目录下需要合并的 excel 文件。

B2:打开一个需要合并的 excel 文件。

B3:如果输出文件不存在,读取 sheet 工作表的所有数据,包括标题行;如果输出文件已经有了,就通过 @t 选项指明第一行是标题,从第二行开始读取数据。

B4:将 B3 读取的数据以流式追加到 A1 指定的输出文件的 merger 工作表中。

通过流式逐个读取文件数据后追加写入,这个方式适合将大量小的 excel 文件合并成一个大的 excel 文件。

JAVA调用

SPL嵌入到Java应用程序十分方便,通过JDBC调用存储过程方法加载,用同一个excel中的多个Sheet表合并保存的文件OneExcel.dfx,示例调用如下:

...
Connection con = null;
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");//调用存储过程,其中OneExcel是dfx的文件名
st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call OneExcel()");//执行存储过程
st.execute();//获取结果集
ResultSet rs = st.getResultSet();
...

替换成MergeExcels.dfx/BigExcel.dfx是同样的道理,只需call MergeExcels()或者call BigExcel()即可。这里只用 Java 片段粗略解释了如何嵌入 SPL,详细步骤请参阅Java 如何调用 SPL 脚本​,也非常简单,不再赘述。同时,SPL 也支持 ODBC 驱动,集成到支持 ODBC 的语言,嵌入过程类似。

拓展节选

关于Excel文件的处理除了像上面讲的普通合并外,还可以在SPL脚本中对汇总后的结果分组去重,然后再将结果集导出。

分组汇总

下面继续以前面的销售数据 excel 文件为例。

A.  字段分组

根据某个字段或多个字段实现分组计算,SPL 脚本如下:


A

1

=file(”D:/sales_2013.xlsx”).xlsopen()

2

=A1.conj(A1.xlsimport@t(;~.stname))

3

=A2.groups('Customer ID';sum('Sale     Amount'):Total,avg('Sale Amount'):Average)

4

=A2.groups('Customer ID','Purchase   Date';sum('Sale   Amount'):Total)

A3的效果:

 A4的效果:

脚本说明:

A1: 打开指定的 excel 文件。

A2:读取并合并文件中所有 sheet 工作表的数据。

A3:在合并后的数据上按字段 'Customer ID' 分组求销售额、平均值。

A4:在合并后的数据上按字段 'Customer ID', 'Purchase Date' 分组求销售额。

B.  按序分组

集算器在进行分组聚合时还可以和相邻数据行对比,在原数据已经有序时可以不再排序,从而节省时间,并保持原有的次序。假设原数据已经按日期排序,我们想按月份分组统计时,代码如下。

SPL 脚本:


A

B

1

for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“)

=file(A1).xlsopen()

2


=B1.conj(B1.xlsimport@t(;~.stname))

3


=@|B2

4

=B3.derive(year('Purchase Date'):Year,month('Purchase     Date'):Month)


5

=A4.groups (month('Purchase   Date'):Month;sum('Sale   Amount'):Total,avg('Sale Amount'):Average)


6

=A4.groups@o (month('Purchase   Date'):Month;sum('Sale   Amount'):Total,avg('Sale Amount'):Average)


A5 分组效果:

A6 分组效果:

脚本说明:

A1B3: 在前面的例子中已经介绍,将同一目录下所有相同结构的 excel 文件的工作表进行合并。

A4:在序表 B3 的基本上重新构造了一个序表 A4,将日期拆分,新增年、月字段。

A5groups 跨年度按月分组汇总销售额、平均值。

A6groups@o 按年月分组汇总销售额、平均值, 带参数 @o 实现分组归并处理。

其中,A4 为数据记录明细;A5 按月统计, 不区分年;A6 则按年月统计。这三个单元格中的数据展现出了不同层次的合并汇总结果。

C.  分段分组

将要统计的数据按条件分成几段,统计各组的情况。

SPL 脚本:


A

B

1

for   directory@p(”d:/excel/*.xlsx“)

=file(A1).xlsopen()

2


=B1.conj(B1.xlsimport@t(;~.stname))

3


=@|B2

4

=B3.groups(if   ('Sale   Amount'<1000,"1::<1000",if   ('Sale   Amount'<1500,"2::1000~~1500",if   ('Sale Amount'<2000,"3::1500~~2000",if     ('Sale   Amount'<2500,"4::2000~~2500","5::>=2500")))):Segment;count(1):Number,sum('Sale     Amount'):Total)


分组效果:

代码说明:

步骤A1 B3 之间参考前面例子的说明。

A4:字段'Sale Amount'金额的范围分成 5 段,然后累计求出各段的数量及总数。

不过,这样的写法不够方便,如果我们想调整分段方案,就需要修改 groups 函数的参数,而这个参数表达式还是比较复杂的。这时,我们还可以利用集算器中另一个 pseg 函数,更方便地实现这个功能,脚本如下:


A

B

1

[0,1000,1500,2000,2500]


2

for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“)

=file(A1).xlsopen()

3


=B1.conj(B1.xlsimport@t(;~.stname))

4


=@|B2

5

=B4.groups(A1.pseg(~.'Sale     Amount'):Segment;count(1):Number,sum('Sale Amount'):Total)


当然,我们也可以根据需要,按不同字段不同要求进行分组,然后进行统计处理。例如,在统计班级考生成绩时,各科成绩可划分成优、良、中、差、及格的分数区段,一次为条件进行统计。groups 用法还有很多,可以参考函数手册中相应的章节。

D.  大数据分组

前面的例子中,要读取的 excel 文件都不能很大,也就是都能一次读进内存。手工处理大文件,也会有类似的要求,因为同时打开多个文件,意味着把这些文件都装入内存,很可能会超过机器的物理内存,而用 VBA 读取的情况也差不多。这时,我们就需要用流式的方法读取数据,不需一次读进内存,而是边读取边合并。 

SPL 脚本:


A

B

1

=file(“d:/tdata.xlsx”).xlsopen@r()


2

for   A1.count()

=A1.xlsimport@ct(;A1(A2). stname)

3


=@|B2

4

= B3.conjx()

=A4.groups('Customer   ID';sum('Sale   Amount'):SaleTotal)

5

>file(“d:/out.xlsx”).exportxls@bt(B4;"Customer&Sales")


筛选分组的效果:

代码说明:

A1: 使用 @r 选项指明以流式打开 excel 文件。

A2:遍历 excel 中的 sheet 工作表。

B2:使用 @c 选项指明以游标方式导入数据。

B3:将游标B2汇集到B3序列中。

A4:将游标序列B3的成员合并到一起组成新的游标。

B4:序列A4‘Customer ID’分组累计‘Sale Amount’

A5:将结果保存。

通过游标以流的方式循环从大文件中读取一段段数据,实现对数据的分组合并。

去重处理

实际数据合并过程中,往往会出现数据重复的现象,重复数据肯定会影响到我们对数据的计算分析。下面介绍使用集算器 SPL 脚本去除重复数据的几种主要解决方法。

A.  主键去重

sales_2013中的数据,设其主键为’Invoice Number’,则根据主键去掉重复记录。


A

1

=file(“d:/sales_2013.xlsx”).xlsopen()

2

=A1.conj(A1.xlsimport@t('Customer   Name', 'Invoice   Number', 'Sale Amount';~. stname))

3

=A2.group@1('Invoice   Number')

4

>file(“d:/out.xlsx”).     xlsexport@t(A3;"result")

合并去重后的数据:

代码说明:

A1: 打开指定的 excel 文件。

A2:导入 sheet 工作表中指定列的数据。

A3:将序表 A2 按主键'Invoice Number'分组去重处理, 其中参数 @1 表示取每一个分组的第一条记录组成排列后返回(注意是数字 1,不是字母 l)。

A4:将结果保存。

各个 sheet> 中的数据是唯一的,但合并的数据不一定是唯一的,因此采用主键方式去掉重复数据。

B.  某字段去重

根据数据表 sales_2013 中的某字段去重处理, 查看不同姓名的雇员记录.


A

1

=file(“d:/sales_2013.xlsx”).xlsopen()

2

=A1.conj(A1.xlsimport@t('Customer   ID', 'Customer   Name';~. stname))

3

=A2.id('Customer   Name')

4

=A2.group@1('  Customer Name')

5

>file(“d:/out.xlsx”).     xlsexport@t(A4;"result")

代码说明:

A1: 打开指定的 excel 文件。

A2:导入 sheet 工作表中指定列的数据。

A3:从序表 A2 中获取不重复姓名的记录。

A4:从序表 A2中获取不重复姓名的记录列表。

A5:将序表 A4 另存,首行记录为标题。

A3 数据去重结果:

A4 数据去重结果:

C.  联合多字段去重

有的记录虽然有主键,但判断是否为重复的记录,需要用其它几个字段来确定,此时用多个字段联合来确定是否有重复记录.


A

1

=file(“d:/sales_2013.xlsx”).importxls@t()

2

=file(“d:/sales_2014.xlsx”).importxls@t()

3

=[A1,A2].merge('Customer   ID', 'Purchase Date')

4

=A3.group@1('Customer   ID', 'Purchase Date')

5

>file(“d:/out.xlsx”).     xlsexport@t(A4;"result")

代码说明:

A1: 导入指定 excel 文件的数据。

A2:同上。

A3:按字段 'Customer ID', 'Purchase Date' 合并序表 A1A2,返回序表 A3

A4:序表 A3 'Customer ID', 'Purchase Date' 分组去重。

A5:将结果保存。

当然,也可以根据需要,参考更多的字段进行分组合并,去掉重复记录。

D.  记录级去重

解决要合并的每个文件中的记录本身是不重复的,但合并后可能存在重复记录。


A

B

1

=file(“d:/sales_2013.xlsx”).importxls@t()

=A1.group@1('Invoice   Number')

2

=file(“d:/sales_2014.xlsx”).importxls@t()

=A2.group@1('Invoice   Number')

3

=[B1,B2].merge@u()

=A3.count()

代码说明:

A1: 导入 excel 文件的数据。

B1:根据字段'Invoice Number'去掉序表 A1中的重复数据。

A2B2:同上

A3:合并序表 B1B2 的数据,并去掉重复数据记录返回序表 A3。选项 @u 表示序表成员按顺序合并到一起组成新的序表, 去掉重复的记录。

B3:查看合并后的数据记录数。

merge@u适合对多序表合并处理, 其中序表内部有序且无重复数据。

总结

使用SPL处理同构/异构excel 多文件合并、分组汇总数据及数据去重时,都是只要把需要合并的字段读成集算器的集合对象就可以了。学会了用这种专业数据处理工具,不仅能合并 Excel 文件, 合并其他文本数据方法也是一致的,再也不用担心合并数据中的多文件、大文件和结构差异问题了。

SPL优势

  • 有库写 SQL,没库写 SPL

Java程序直接汇总计算数据,还是比较累的,代码很长,并且不可复用,很多情况数据也不在数据库里,有了SPL,就能像在Java中用SQL一样了,十分方便。

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