R ভেক্টর ব্যবহার করে খালি স্ট্রিং গণনা করা হচ্ছে

আর ভেক্টরগুলিতে খালি স্ট্রিংগুলি পরিচালনা করা

R-এ দক্ষ ডেটা হ্যান্ডলিং এবং প্রক্রিয়াকরণ অপরিহার্য, বিশেষ করে যখন বিশাল ডেটাসেটের সাথে কাজ করে। একটি ভেক্টরে খালি স্ট্রিংগুলি সন্ধান করা এবং গণনা করা একটি সাধারণ কাজ। এই খালি স্ট্রিংগুলি সম্পূর্ণরূপে ফাঁকা হতে পারে বা কেবল স্পেস ধারণ করতে পারে এবং তাদের হাতে খুঁজে পাওয়া সময়সাপেক্ষ এবং ভুলের প্রবণ হতে পারে।

এই নিবন্ধটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে R তে এই খালি স্ট্রিংগুলি গণনা করার একটি উপায় সরবরাহ করে। এই পদ্ধতিতে, বড় ভেক্টর পরিচালনা করা সহজ এবং আপনাকে প্রতিটি উপাদান ম্যানুয়ালি পরীক্ষা করার প্রয়োজন নেই, যা সময় বাঁচায় এবং ত্রুটির সম্ভাবনা কমিয়ে দেয়।

স্ক্রিপ্টের বিস্তারিত ব্যাখ্যা

R স্ক্রিপ্ট বিভিন্ন উপাদান দিয়ে একটি ভেক্টর তৈরি করে শুরু হয়, যার মধ্যে কিছু স্ট্রিং খালি বা শুধুমাত্র স্পেস ধারণ করে। প্রতিটি ভেক্টর উপাদানে একটি ফাংশন প্রয়োগ করতে, ফাংশনটি ব্যবহার করুন sapply. trimws ফাংশনের মধ্যে প্রতিটি স্ট্রিং থেকে লিডিং এবং ট্রেইলিং স্পেস বাদ দেয়। ছাঁটা স্ট্রিং শর্ত ব্যবহার করে খালি জন্য চেক করা হয় trimws(x) == "", এবং এই শর্তটি কতবার সত্য তা শর্ত ব্যবহার করে গণনা করা হয় sum. এই পদ্ধতিতে খালি স্ট্রিংগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বড় ভেক্টরগুলিকে দক্ষতার সাথে গণনা করা যেতে পারে।

পাইথন স্ক্রিপ্টে ভেক্টরটিকে একইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। দ re.match ফাংশন একটি রেগুলার এক্সপ্রেশন প্যাটার্নের সাথে মিল করার জন্য নিযুক্ত করা হয় যা শুধুমাত্র হোয়াইটস্পেস অন্তর্ভুক্ত বা খালি স্ট্রিংগুলির সন্ধান করে। জেনারেটরের অভিব্যক্তি sum(1 for x in vec if re.match(r'^\s*$', x)) ভেক্টরের প্রতিটি উপাদানের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করে এবং প্রতিটিতে নিয়মিত অভিব্যক্তি প্রয়োগ করে প্যাটার্নের সাথে মেলে এমন উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। এই স্ক্রিপ্টটি বড় ডেটাসেটের সাথে ভাল কাজ করে কারণ এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে খালি স্ট্রিং গণনা করে।

স্ক্রিপ্ট ব্যবহার ব্যাখ্যা

মিশ্র উপাদান সহ একটি ভেক্টর জাভাস্ক্রিপ্ট স্ক্রিপ্ট দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। একটি পরীক্ষা ফাংশন পাস করা সদস্যদের সাথে একটি নতুন অ্যারে তৈরি করতে, ফাংশনটি ব্যবহার করুন filter. এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে একটি স্ট্রিংয়ের উভয় প্রান্ত থেকে সাদা স্থান ছাঁটাই করে trim, এবং তারপর ট্রিম করা স্ট্রিংটি ব্যবহার করে খালি কিনা তা পরীক্ষা করে x.trim() === "". খালি স্ট্রিংয়ের সংখ্যা ফিল্টার করা অ্যারের দৈর্ঘ্য দ্বারা নির্দেশিত হয়। ওয়েব ডেভেলপমেন্ট প্রসঙ্গে খালি স্ট্রিংগুলি পরিচালনা করার সময়, এই স্ক্রিপ্টটি ভাল কাজ করে।

একটি ফাংশন বলা হয় count_empty_strings এবং একটি ভেক্টর ব্যাশ স্ক্রিপ্টে সংজ্ঞায়িত করা হয়। ফাংশনের ভিতরে প্রতিটি ভেক্টর সদস্যের উপর একটি লুপ পুনরাবৃত্তি করে। সঙ্গে সব স্পেস মুছে ফেলার পর tr -d '[:space:]', শর্ত [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]] স্ট্রিং খালি কিনা তা নির্ধারণ করে। প্রতিটি খালি স্ট্রিং, কাউন্টার পরিবর্তনশীল সঙ্গে ((count++)) বৃদ্ধি করা হয় এই স্ক্রিপ্টটি টেক্সট প্রসেসিং-সম্পর্কিত কমান্ড-লাইন কাজ এবং শেল স্ক্রিপ্টিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

vector <- c("Red", "   ", "", "5", "")
count_empty_strings <- function(vec) {
  sum(sapply(vec, function(x) trimws(x) == ""))
}
result <- count_empty_strings(vector)
print(result)

import re
vector = ["Red", "   ", "", "5", ""]
def count_empty_strings(vec):
    return sum(1 for x in vec if re.match(r'^\s*$', x))
result = count_empty_strings(vector)
print(result)

const vector = ["Red", "   ", "", "5", ""];
function countEmptyStrings(vec) {
  return vec.filter(x => x.trim() === "").length;
}
const result = countEmptyStrings(vector);
console.log(result);

vector=("Red" "   " "" "5" "")
count_empty_strings() {
  local count=0
  for i in "${vector[@]}"; do
    if [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]]; then
      ((count++))
    fi
  done
  echo $count
}
count_empty_strings

খালি স্ট্রিং পরিচালনার জন্য আরও উন্নত R পদ্ধতি

R-এ খালি স্ট্রিংগুলি পরিচালনা করার আগে বিশ্লেষণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করা পদ্ধতির আরেকটি উপাদান। ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি খালি স্ট্রিং দ্বারা বিকৃত করা যেতে পারে, বিশেষ করে টেক্সট মাইনিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে জড়িত চাকরিগুলিতে। আপনি খালি স্ট্রিংগুলি চিনতে এবং গণনা করে আপনার ডেটা আরও দক্ষতার সাথে পরিষ্কার করতে পারেন। R এর স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন রুটিন এবং রেগুলার এক্সপ্রেশন এই ধরনের কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ টুল। রেগুলার এক্সপ্রেশনগুলি স্ট্রিংগুলির মধ্যে নিদর্শনগুলিকে মেলানোর একটি শক্তিশালী পদ্ধতি অফার করে, যার ফলে খালি স্ট্রিং বা স্ট্রিংগুলিকে চিনতে এবং পরিচালনা করা সম্ভব হয় যাতে একটি কার্যকর উপায়ে শুধু সাদা স্থান রয়েছে৷

অনুরূপ কৌশলগুলি মৌলিক গণনা ব্যতীত অন্যান্য কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন খালি স্ট্রিংগুলি ফিল্টার করা বা স্থানধারকগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করা। উদাহরণস্বরূপ, আপনি R's ব্যবহার করে NA মান দিয়ে একটি ভেক্টরের সমস্ত খালি স্ট্রিং প্রতিস্থাপন করতে পারেন gsub ফাংশন, যা পরবর্তী ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পর্যায়ে তাদের পরিচালনা সহজ করে তুলবে। এই পদ্ধতিগুলি শেখা গ্যারান্টি দেবে যে আপনার ডেটা সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য, যা ডেটা সায়েন্স, বায়োইনফরমেটিক্স এবং সামাজিক বিজ্ঞান সহ অনেক শাখায় বিশাল ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা পরিষ্কার করা যে কোনও ডেটা বিশ্লেষণ পাইপলাইনের একটি অপরিহার্য পর্যায়।

R-এ খালি স্ট্রিংগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা করা

উপসংহারে, সঠিক তথ্য বিশ্লেষণের জন্য R ভেক্টরের মধ্যে খালি স্ট্রিংগুলির ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন। আপনি নিয়মিত এক্সপ্রেশন বা ফাংশন ব্যবহার করে খালি স্ট্রিংগুলির গণনা এবং প্রক্রিয়াকরণ স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন sapply এবং trimws. এই কৌশলগুলি বিভিন্ন ডেটা-চালিত ডোমেনে অমূল্য সম্পদ কারণ এগুলি কেবল সময় বাঁচায় না বরং আপনার ডেটা প্রক্রিয়াকরণের নির্ভুলতাও উন্নত করে।