JSON의 누락값 처리
직원 데이터를 병합하는 과정에서 일부 레코드에 "N/A"로 표시된 불완전한 정보가 있음을 발견했어요. 분석 전에 이런 빈칸을 식별하고 제대로 처리해야 합니다.
Tablesaw는 사용자 지정 플레이스홀더를 누락값으로 인식하도록 설정할 수 있어, 불완전한 레코드를 쉽게 탐지하고 필터링할 수 있습니다.
JsonReader, JsonReadOptions, Table 클래스는 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Java에서 데이터 가져오기
연습 안내
- JSON 옵션을 구성해 "N/A"를 누락값으로 처리하세요.
- 직원 데이터를 테이블로 로드하세요.
- 부서 값이 누락된 행만 필터링하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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);
}
}