ПочатиПочніть безкоштовно

Обробка пропущених значень у JSON

Під час об'єднання даних про співробітників ви помічаєте, що деякі записи мають неповну інформацію, позначену як "N/A". Перед аналізом потрібно знайти ці прогалини та коректно їх обробити.

Tablesaw можна налаштувати так, щоб він розпізнавав власні заповнювачі як пропущені значення. Це дозволяє виявляти й відфільтровувати неповні записи.

Класи JsonReader, JsonReadOptions і Table вже імпортовано для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт даних у Java

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Налаштуйте параметри JSON, щоб трактувати "N/A" як пропущене значення.
  • Завантажте дані про співробітників у таблицю.
  • Відфільтруйте рядки з відсутніми значеннями відділу.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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);
    }
}
Редагувати та запускати код