Základy JSON dat v Tablesaw

Importing Data in Java

Anthony Markham

VP Quant Developer

Úvod do JSON

JSON: JavaScript Object Notation
- Lehký formát pro výměnu dat
- Standardní formát webových API
- Struktura párů klíč–hodnota

Obrázek JSON

Tabulková data

Pevné řádky a sloupce
Tabulková: uniformní datové typy

| Name  | Age | City    |
|-------|-----|---------|
| Alice | 30  | Boston  |
| Bob   | 25  | Seattle |

JSON

Flexibilní vnořené struktury
Smíšené datové typy a hierarchie

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

Čtení JSON

Používejte pouze pro jednoduché soubory JSON

// Simple method to read a JSON file
Table products = Table.read().file("products.json");

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

Nabízí pokročilou konfiguraci

// Reading a JSON file using JsonReadOptions
JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("products.json").build();

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

Přístup k datům JSON

Metody Tablesaw fungují stejně

// Access columns from JSON data
StringColumn names = table.stringColumn("name");
DoubleColumn prices = table.doubleColumn("price");


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

Osvědčené postupy pro JSON – validace

Ověřte strukturu JSON před zpracováním

// Validation and error handling
try {
    JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("data.json").build();
    Table data = new JsonReader().read(options);
    if (data.rowCount() > 0) {
        // Process data
    }
} catch (Exception e) {
    System.err.println("Error reading JSON: " + e.getMessage());
}

if (data.rowCount() == 100) {
    System.out.println("Table has exactly 100 rows - processing data");
}

Osvědčené postupy pro JSON – chybějící hodnoty

Zpracujte chybějící/nulové hodnoty

// Remove rows with any missing values
data = data.dropRowsWithMissingValues();

Přizpůsobte datové typy potřebám analýzy

// Convert integer column to double for calculations
data = data.replaceColumn("price", data.intColumn("price").asDoubleColumn());

Pojďme procvičovat!

Importing Data in Java