KSH táblázatból dolgozunk

A Központi Statisztikai Hivatal honlapján elérhető STADAT táblákból könnyen kinyerhetjük a nekünk szükséges adatokat. A témastruktúrába sorolt online és XLS exportként is böngészhető táblázatokban megtalálhatjuk logikusan csoportosítva összesítve az adatokat régiónként (megyénként), évenként, százalékosan. Az XLS fájlformátum Java nyelven a JExcel API-val hatékonyan feldolgozható. Lássunk erre egy példát!

Feladat

A KSH 2.1.2.35. táblázatából gyűjtsük ki a 19 magyar megyére + Budapestre vonatkozóan a gazdaságilag aktívak létszámát és az első évet alapnak tekintve adjuk meg évenként a változást százalékosan!

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

2. Társadalom,
2.1. Munkaerőpiac,
2.1.2. A munkaerőpiac alakulása Magyarországon (1998–2018) -> Területi adatok,
2.1.2.35. A 15–64 éves népesség gazdasági aktivitása megyénként és régiónként (1998–2018)

Online böngészhető táblázat:
https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/mpal2_01_02_35.html.

Letölthető táblázat (XLS formátumban): https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/xls/h2_1_2_35.xls.

A táblázat A oszlopában szerepelnek a régiók, megyék, időszakok (vegyesen, szövegként) és a D oszlopában a gazdaságilag aktívak (ezer fő, valós számként). A fejlécet nem szabad feldolgozni. 1998-tól 2018-ig 546 sorból áll az adatsor. A csoportosítás 26 régiót és megyét tartalmaz, amiből a 6 régiót (például: Közép-Dunántúl) ki kell hagyni.

A megyékre vonatkozóan 440 sort kell feldolgozni. Ebből az első sor a megye (vagy Budapest) neve, a többi (2019-ben 21 db) sorban találhatók az adatok (időszak). Olyan algoritmusban érdemes gondolkodni, ami a jövőben is működik. Ha csoportváltást alkalmazunk, akkor nem számít, hogy megyénként minden évben egy sornyival több adat lesz majd. A KSH táblázatok szerkezete nagyon ritkán változik, így bátran írható rájuk testre szabott forráskód (ezeket nem kell évente frissíteni).

Az évenkénti változást százalékosan nem tartalmazza a táblázat, ezt nekünk kell kiszámítani. A valós számok formázását érdemes egységesíteni, például a gazdaságilag aktívak létszámát 3 tizedesre, a változást 2 tizedesre kerekítve.

A belső adatábrázolást érdemes átgondolni. Hasznos, ha az időszakhoz tartozó három összetartozó adatot egyetlen Data POJO-ba fogjuk össze ( String period, double active és double change). Ezeket generikus listába szervezve ( ArrayList<Data> list) könnyen hozzájuk rendelhető a megye ( String county) és ezek együtt alkotják a Region POJO-t. A Region és Data kapcsolati fokszáma: 1:N. 2019-ben N=21 .

Részlet a megoldásból

private List<Region> readXLS() throws IOException, BiffException {

WorkbookSettings workbookSettings=new WorkbookSettings();

workbookSettings.setEncoding("Cp1252");

Workbook workbook=Workbook.getWorkbook(

new File("./files/h2_1_2_35.xls"), workbookSettings); //munkafüzet

Sheet sheet=workbook.getSheet("2.1.2.35."); //munkalap

List<String> skipRegionList=Arrays.asList(new String[] {

"Közép-Dunántúl", "Nyugat-Dunántúl", "Dél-Dunántúl",

"Észak-Magyarország", "Észak-Alföld", "Dél-Alföld"});

List<Region> list=new ArrayList<>();

int i=3; //kihagyjuk a fejlécet

while(i<sheet.getRows()) {

Cell cellA=sheet.getCell(0, i); //megyék

if(cellA.getType()==CellType.LABEL) {

String county=((LabelCell)cellA).getString().trim();

Region region=new Region(county);

i++;

Cell cellD=sheet.getCell(3, i); //gazdaságilag aktívak

while(i<sheet.getRows() && cellD.getType()!=CellType.EMPTY) {

cellA=sheet.getCell(0, i); //időszakok

String period="";

if(cellA.getType()==CellType.LABEL)

period=((LabelCell)cellA).getString().trim();

double active=0;

if(cellD.getType()==CellType.NUMBER)

active=((NumberCell)cellD).getValue();

region.addList(period, active);

i++;

if(i<sheet.getRows())

cellD=sheet.getCell(3, i);

}

if(!skipRegionList.contains(county))

list.add(region);

}

workbook.close();

return list;

}

A JExcel API használatához a Java projekthez hozzá kell adni a jxl.jar fájlt. A XLS fájl olvasható közvetlenül a webről is, de egyszerűbb helyi fájlrendszerbe mentett változatból dolgozni ( ./files/h2_1_2_35.xls). A megyék nevében található ékezetes karakterek miatt ügyelni kell a megfelelő karakterkódolásra ( Cp1252). A munkafüzet azonosítását követően hivatkozni kell a feldolgozandó munkalapra ( 2.1.2.35.). Az adatfeldolgozás során kihagyott régiókat (kivételeket) érdemes listába gyűjteni ( skipRegionList). A csoportváltást a két egymásba ágyazott ciklus valósítja meg. Ügyelni kell az adatok formátumának ellenőrzésére.

Eredmények

Például Somogy megyére az alábbi adatokat kapjuk eredményként (XLS formátumban, Excel-be betöltve, tipikus háttérszín kiemeléssel: szélsőértékek a C oszlopban, negatív értékek a D oszlopban):

További programozható feladatok

Hogyan alakult a magyar autóbuszgyártás 1960-tól évtizedenként csoportosítva (átlag, min, max, szórás)? – 4.2. Ipar (1960–)
Milyen a lakossági építkezés aránya az ezredforduló után a teljes építőipari termelés értékéhez viszonyítva évenkénti bontásban? – 4.3.1. Az országos építőipari termelés értéke kivitelezők szerint (1990–)
Milyen kapcsolat figyelhető meg a szállodák száma és a kiadható férőhelyek száma között a 2008-ban kirobbant gazdasági világválság előtt és után? – 4.5.11. A kereskedelmi szálláshelyek kapacitása, július 31. (2001–)
Melyik években volt a legmagasabb (TOP 3) a saját mobilhálózatba irányuló beszélgetések hossza az összes mobilhálózatba irányuló beszélgetések hosszához viszonyítva? – 4.7.5. A mobilhálózatokból kiinduló beszélgetések (2001–)
Hogyan alakultak az üzemanyagok éves fogyasztói átlagárai (átlag, min, max, szórás)? – 3.6.3. Egyes termékek és szolgáltatások éves fogyasztói átlagára (1996–)
Ábrázoljuk tematikus térképen: hogyan alakult régiónként a munkanélküliségi ráta a mindenkori utolsóként megadott negyedévben az előző év azonos negyedévéhez viszonyítva! – 6.2.1.11. Munkanélküliségi ráta

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődik (ha az XLS fájlt a helyi fájlrendszerből érjük el), és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kapcsolódik (ha az XLS fájl tartalmát közvetlenül a webről olvassuk).

Ajánljuk a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam kategóriából

PDF fájl készítése

Stream API lambda kifejezésekkel

Népesedési világnap

ASCII művészet Java-ban

Kép élesítése effektus működése

Java fejtörők – haladó