Conceptos básicos de JSON con Tablesaw

Importación de datos en Java

Anthony Markham

VP Quant Developer

Introducción a JSON

JSON: JavaScript Object Notation
- Formato ligero de intercambio de datos
- Formato estándar para APIs web
- Estructura de pares clave-valor

Datos tabulares

Filas y columnas fijas
Tabular: Tipos de datos uniformes

| Nombre | Edad | Ciudad  |
|--------|------|---------|
| Alice  | 30   | Boston  |
| Bob    | 25   | Seattle |

JSON

Estructuras anidadas flexibles
Tipos de datos mixtos y jerarquías

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

Leyendo JSON

Usar solo para archivos JSON simples

// Método simple para leer un archivo JSON
Table products = Table.read().file("products.json");

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

Ofrece configuración adicional

// Leer un archivo JSON usando JsonReadOptions
JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("products.json").build();

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

Accediendo a datos JSON

Métodos familiares de Tablesaw funcionan

// Acceder a columnas de datos 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);

Mejores prácticas JSON - validación

Validar la estructura JSON antes de procesar

// Validación y manejo de errores
try {
    JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("data.json").build();
    Table data = new JsonReader().read(options);
    if (data.rowCount() > 0) {
        // Procesar datos
    }
} catch (Exception e) {
    System.err.println("Error al leer JSON: " + e.getMessage());
}

if (data.rowCount() == 100) {
    System.out.println("La tabla tiene exactamente 100 filas - procesando datos");
}

Mejores prácticas JSON - valores faltantes

Manejar valores nulos/faltantes

// Eliminar filas con valores faltantes
data = data.dropRowsWithMissingValues();

Ajustar tipos de datos según necesidades de análisis

// Convertir columna de enteros a doble para cálculos
data = data.replaceColumn("price", data.intColumn("price").asDoubleColumn());

¡Vamos a practicar!

Importación de datos en Java