Analiza valorilor lipsă și a valorilor unice
În calitate de analist de inventar pentru un lanț de magazine alimentare, trebuie să evaluezi calitatea datelor din noul sistem de urmărire a stocurilor. Înainte de a analiza nivelurile de stoc și prețurile, verifică dacă există date lipsă și asigură-te că produsele sunt corect categorizate. Încarcă datele de inventar, examinează fiecare coloană pentru completitudine și analizează distribuția categoriilor. Mai jos sunt câteva exemple de date.
| 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 |
Pachetele tablesaw au fost deja importate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Curățarea datelor în Java
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Extrage coloana din
inventoryși numără valorile lipsă din acea coloană. - Numără înregistrările din
inventorygrupate după categorii unice.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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);
}
}