Аналіз пропущених та унікальних значень
Як аналітик запасів у продуктовому магазині, ви маєте оцінити якість даних у новій системі відстеження інвентарю. Перш ніж аналізувати рівні запасів і ціни, потрібно перевірити наявність пропусків у даних і підтвердити категоризацію продуктів. Завантажте дані інвентарю, перевірте повноту кожного стовпця та проаналізуйте розподіл за категоріями. Нижче наведено приклад даних.
| 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 |
Пакети tablesaw вже імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Очищення даних у Java
Інструкції до вправи
- Витягніть стовпець з
inventoryта підрахуйте кількість пропущених значень у ньому. - Порахуйте
inventoryза унікальними категоріями.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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);
}
}