Tablesaw के साथ JSON डेटा बेसिक्स

Java में डेटा इम्पोर्ट करना

Anthony Markham

VP Quant Developer

JSON परिचय

JSON: JavaScript Object Notation
- हल्का डेटा इंटरचेंज फॉर्मेट
- वेब API का मानक फॉर्मेट
- की-वैल्यू पेयर संरचना

टेबुलर डेटा

फिक्स्ड रो और कॉलम
टेबुलर: समान डेटा टाइप्स

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

JSON

लचीली नेस्टेड संरचनाएँ
मिले-जुले डेटा टाइप्स और हायरार्की

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

JSON पढ़ना

केवल सरल JSON फाइलों के लिए उपयोग करें

// 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;

अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध

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

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

JSON डेटा एक्सेस करना

परिचित Tablesaw मेथड काम करते हैं

// 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);

सर्वोत्तम JSON प्रैक्टिसेज़ - वैलिडेशन

प्रोसेस करने से पहले JSON संरचना वैलिडेट करें

// 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");
}

सर्वोत्तम JSON प्रैक्टिसेज़ - missing वैल्यूज़

missing/null वैल्यू हैंडल करें

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

विश्लेषण के अनुसार डेटा टाइप्स मिलाएँ

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

अभ्यास करते हैं!

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