मिसिंग और यूनिक वैल्यू का विश्लेषण
एक ग्रोसरी इन्वेंटरी विश्लेषक के रूप में, आपको अपनी नई इन्वेंटरी ट्रैकिंग सिस्टम में डेटा क्वालिटी का आकलन करना है। स्टॉक स्तरों और प्राइसिंग का विश्लेषण करने से पहले, आपको मिसिंग डेटा की जाँच करनी है और प्रोडक्ट कैटेगरीकरण को वेरिफाई करना है। इन्वेंटरी डेटा लोड कीजिए, हर कॉलम की पूर्णता जाँचिए, और कैटेगरी डिस्ट्रीब्यूशन का विश्लेषण कीजिए। नीचे कुछ सैंपल डेटा दिया गया है.
| 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 पैकेज आपके लिए इम्पोर्ट कर दिए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Java में डेटा क्लीनिंग
अभ्यास निर्देश
inventoryसे कॉलम निकालें और उस कॉलम में मिसिंग वैल्यू की गिनती करें.- यूनिक कैटेगरी के अनुसार
inventoryकी गिनती करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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);
}
}