Noções básicas de JSON com Tablesaw

Importando dados em Java

Anthony Markham

VP Quant Developer

Introdução ao JSON

JSON: JavaScript Object Notation
- Formato leve de intercâmbio de dados
- Formato padrão para APIs web
- Estrutura de pares chave-valor

imagem json

Dados tabulares

Linhas e colunas fixas
Tabular: Tipos de dados uniformes

| Nome  | Idade | Cidade  |
|-------|-------|---------|
| Alice | 30    | Boston  |
| Bob   | 25    | Seattle |

JSON

Estruturas aninhadas flexíveis
Tipos de dados mistos e hierarquias

[
  {"name": "Alice", 
      "age": 30, 
      "address": {"city": "Boston", 
                  "state": "MA"}},
  {"name": "Bob", 
      "age": 25, 
      "address": {"city": "Seattle", 
                  "state": "WA"}}
]

Lendo JSON

Use apenas para arquivos JSON simples

// Método simples para ler um arquivo JSON
Table products = Table.read().file("products.json");

import tech.tablesaw.io.json.JsonReader;
import tech.tablesaw.io.json.JsonReadOptions;

Oferece configuração adicional

// Lendo um arquivo JSON usando JsonReadOptions
JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("products.json").build();

Table products = new JsonReader().read(options);

Acessando dados JSON

Métodos familiares do Tablesaw funcionam

// Acessar colunas de dados JSON
StringColumn names = table.stringColumn("name");
DoubleColumn prices = table.doubleColumn("price");


// Realizar cálculos
double avgPrice = prices.mean();
String mostExpensive = table
    .where(prices.isEqualTo(prices.max()))
    .stringColumn("name").get(0);

Melhores práticas JSON - validação

Valide a estrutura JSON antes de processar

// Validação e tratamento de erros
try {
    JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("data.json").build();
    Table data = new JsonReader().read(options);
    if (data.rowCount() > 0) {
        // Processar dados
    }
} catch (Exception e) {
    System.err.println("Erro ao ler JSON: " + e.getMessage());
}

if (data.rowCount() == 100) {
    System.out.println("Tabela tem exatamente 100 linhas - processando dados");
}

Melhores práticas JSON - valores ausentes

Lidar com valores ausentes/nulos

// Remover linhas com valores ausentes
data = data.dropRowsWithMissingValues();

Ajustar tipos de dados às necessidades de análise

// Converter coluna de inteiro para double para cálculos
data = data.replaceColumn("price", data.intColumn("price").asDoubleColumn());

Vamos praticar!

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