НачатьНачать бесплатно

Обработка пропущенных значений в JSON

При объединении данных о сотрудниках вы замечаете, что в некоторых записях неполная информация обозначена как "N/A". Перед анализом необходимо выявить эти пробелы и корректно их обработать.

Tablesaw можно настроить так, чтобы он распознавал пользовательские заполнители как пропущенные значения — это позволит обнаруживать и фильтровать неполные записи.

Классы JsonReader, JsonReadOptions и Table уже импортированы.

Это упражнение является частью курса

Импорт данных в Java

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Настройте параметры JSON так, чтобы значение "N/A" считалось пропущенным.
  • Загрузите данные о сотрудниках в таблицу.
  • Отфильтруйте строки с пропущенными значениями в столбце отдела.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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);
    }
}
Редактировать и запускать код