Fehlende und eindeutige Werte analysieren
Als Analyst für Lebensmittelbestände musst du die Datenqualität in deinem neuen Inventur-Tracking-System bewerten. Bevor du Bestände und Preise analysierst, prüfe fehlende Daten und verifiziere die Produktkategorisierung. Lade die Inventurdaten, überprüfe jede Spalte auf Vollständigkeit und analysiere die Verteilung der Kategorien. Einige Beispieldaten siehst du unten.
| Product_Name | Category | Date_Received | Stock_Quantity | Unit_Price |
|---|---|---|---|---|
| Bell Pepper | Fruits & Vegetables | 3/1/24 | 46 | 4.6 |
| Vegetable Oil | Oils & Fats | 4/1/24 | 51 | 2 |
| Parmesan Cheese | Dairy | 4/1/24 | 38 | 12 |
tablesaw-Pakete wurden bereits für dich importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Datenbereinigung in Java</Kurs>Übungsanweisungen
- Extrahiere die Spalte aus
inventoryund zähle die fehlenden Werte in der Spalte. - Zähle
inventorynach eindeutigen Kategorien.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
public class GroceryDataQuality {
public static void main(String[] args) {
Table inventory = Table.read().csv("grocery_inventory.csv");
for (String colName : inventory.columnNames()) {
// Extract the column and count missing values in the column
int missing = inventory.____(colName).____();
System.out.println(colName + " missing values: " + missing);
}
// Count the inventory by unique categories
Table catCounts = ____.____("Category");
System.out.println("\nCategory distribution:");
System.out.println(catCounts);
}
}