Analisi dei valori mancanti e univoci
Come analista dell’inventario per un supermercato, devi valutare la qualità dei dati nel nuovo sistema di tracciamento. Prima di analizzare livelli di stock e prezzi, controlla i dati mancanti e verifica la corretta categorizzazione dei prodotti. Carica i dati dell’inventario, esamina ogni colonna per completezza e analizza la distribuzione delle categorie. Di seguito trovi alcuni dati di esempio.
| 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 |
I pacchetti tablesaw sono già stati importati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Pulizia dei dati in Java
Istruzioni dell'esercizio
- Estrai la colonna da
inventorye conta i valori mancanti nella colonna. - Conta gli elementi di
inventoryin base alle categorie univoche.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
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);
}
}