条件过滤

e.getOrderId() == byId.getId() 具体条件

List<Bean> collect = value.stream().filter(e -> e.getOrderId() == byId.getId()).collect(Collectors.toList());

分类

按实体类中某字段分类

可以自行组合字符串:x.getItemgroupSn() + “,” + x.getItemKey() ; map中key为分类字段类型

Map<String, List<Bean>> groupSiteNames = value.stream().collect(Collectors.groupingBy(Bean::getSite));

分组后，统计每组中数据量

 Map<String, Long> count = value stream().collect(Collectors.groupingBy(Bean::getBillDateStr, Collectors.counting()));

分组后，求出每组中某属性的平均值

Map<String, Double> avg = value stream().collect(Collectors.groupingBy(Bean::getBillDateStr, Collectors.averagingDouble(Bean::getGoodAmount)));

分组，某属性求和

Map<String, Long> count = value stream().Collectors.summingDouble(Bean::getGoodAmount));

返回自定义实体类集合

List<NewBean> collect = value.stream().map(item -> {return new NewBean(item.getLon(),XX, XX...);}).collect(Collectors.toList());
或者:
.map(item ->new NewBean(item.getLon(), item.getLat(), item.getSort())).collect(Collectors.toList());

取实体类某个值集合

List<String> collect = value.stream().map(Bean::getAlarmId).collect(Collectors.toList());

获取符合条件的总数

long alert = value.stream().filter(e -> e.getStatus().equals("2")).count();

求最小与最大，使用min max方法

Bean bean = value.stream().filter(e -> e.getWarning() > 0).min(Comparator.comparingInt(Bean::getDepartId)).get();

去重

List<String> collect = value.stream().filter(e -> !"1".equals(e.getStatus())).map(Bean::getItemModel).distinct().collect(Collectors.toList());

对流中所有的元素进行判断，只要有一个满足条件就返回true，都不满足返回false

boolean a = value.steam().anyMatch(item -> item.getAge() > 35)

list转map

(k1, k2) -> k2 表示key相等时，新的值会覆盖旧的值 (k1, k2) -> k1 表示key相等时，新的值不会覆盖旧的值

Map<String, String> deptMap = value.parallelStream().collect(Collectors.toMap(Bean::getGridNo, Bean::getDeptCode, (k1, k2) -> k2));

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lambada表达式对list对象操作

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取实体类某个值集合

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对流中所有的元素进行判断，只要有一个满足条件就返回true，都不满足返回false

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