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JSON の欠損値を処理する

従業員データをマージしていると、一部のレコードに "N/A" と記載された不完全な情報があることに気づきました。分析を始める前に、こうした欠損箇所を特定し、適切に処理する必要があります。

Tablesaw では、カスタムのプレースホルダーを欠損値として認識するよう設定できます。これにより、不完全なレコードを検出してフィルタリングすることが可能です。

JsonReader、JsonReadOptions、Table クラスはあらかじめインポートされています。

この演習はコースの一部です

Java でのデータインポート

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演習の手順

  • "N/A" を欠損値として扱うよう、JSON オプションを設定します。
  • 従業員データをテーブルに読み込みます。
  • 部署の値が欠損している行をフィルタリングします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

public class MissingValues {
    public static void main(String[] args) {
        // Configure "N/A" as missing
        JsonReadOptions options = JsonReadOptions
            .builder("employees_missing.json")
            .____("N/A")
            .build();
        
        // Load employee data
        Table employees = new ____().read(options);
        System.out.println("All employees:");
        System.out.println(employees);
        
        // Filter for missing department
        Table missingDept = employees.where(
            employees.stringColumn("department").____()
        );
        
        System.out.println("\nEmployees with missing department:");
        System.out.println(missingDept);
    }
}
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