Notions de base sur les données JSON avec Tablesaw

Importer des données en Java

Anthony Markham

VP Quant Developer

Introduction à JSON

JSON : JavaScript Object Notation
- Format léger d'échange de données
- Format standard des API Web
- Structure en paires clé‑valeur

Image JSON

Données tabulaires

Lignes et colonnes fixes
Tabulaire : types de données uniformes

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

JSON

Structures imbriquées flexibles
Types de données et hiérarchies mixtes

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

Lire du JSON

À utiliser seulement pour des fichiers JSON simples

// Méthode simple pour lire un fichier JSON
Table products = Table.read().file("products.json");

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

Offre des options de configuration supplémentaires

// Lecture d'un fichier JSON avec JsonReadOptions
JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("products.json").build();

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

Accéder aux données JSON

Les méthodes Tablesaw habituelles fonctionnent

// Accéder aux colonnes à partir de données JSON
StringColumn names = table.stringColumn("name");
DoubleColumn prices = table.doubleColumn("price");


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

Bonnes pratiques JSON – validation

Valider la structure JSON avant le traitement

// Validation et gestion des erreurs
try {
    JsonReadOptions options = JsonReadOptions.builder("data.json").build();
    Table data = new JsonReader().read(options);
    if (data.rowCount() > 0) {
        // Traiter les données
    }
} 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");
}

Bonnes pratiques JSON – valeurs manquantes

Gérer les valeurs manquantes/nulles

// Retirer les lignes avec au moins une valeur manquante
data = data.dropRowsWithMissingValues();

Adapter les types de données aux besoins d'analyse

// Convertir une colonne d'entiers en double pour les calculs
data = data.replaceColumn("price", data.intColumn("price").asDoubleColumn());

Passons à la pratique !

Importer des données en Java