Python-funktion kääntäminen tietojen suodattamiseksi JavaScriptiksi

Python-tietosuodattimen muuntaminen JavaScriptiksi

Python-koodin kääntäminen JavaScriptiksi on usein tarpeen, kun työskentelet erilaisten teknisten pinojen tai alustojen välillä. Python, erityisesti Pandasin kaltaisten kirjastojen kanssa, tarjoaa tehokkaita työkaluja tietojen käsittelyyn, jotka eivät välttämättä ole suoraan saatavilla JavaScriptissä. Tästä tulee haaste, kun sinun on muutettava Pythonin korkean tason toiminnot JavaScriptin manuaalisemmiksi prosesseiksi.

Tässä artikkelissa käsitellään, kuinka muunnetaan tietty Pandas DataFrame -kehyksen suodattava ja käsittelevä Python-funktio JavaScript-vastineeksi. Toiminto keskittyy tietojen suodattamiseen tiettyjen kriteerien, erityisesti kuukausien, sivustojen ja käyttötuntien, perusteella ja löytää sitten avainarvon nimeltä "tekijä". Tämän tehokas uudelleenkirjoittaminen JavaScriptissä edellyttää ymmärrystä siitä, kuinka kukin kieli käsittelee tietojen suodatusta ja iterointia.

Python-toiminto käyttää Pandasin intuitiivista DataFrame-käsittelyä, mikä mahdollistaa helpon suodatuksen ehtojen ja saraketoimintojen mukaan. JavaScript sen sijaan perustuu tyypillisesti taulukoihin ja manuaaliseen iteraatioon, mikä vaatii enemmän vaiheita saman tuloksen saavuttamiseksi. Tämä artikkeli opastaa sinua näiden vaiheiden läpi, jotta voit tuottaa saman tuloksen JavaScriptin natiivitaulukon ja objektinkäsittelyominaisuuksien avulla.

Tämän oppaan loppuun mennessä sinulla on toimiva JavaScript-koodi, joka jäljittelee Python-koodin toimintoja ja auttaa sinua ymmärtämään näiden kahden kielen välisiä yhtäläisyyksiä. Sukellaan käännösprosessiin ja tutkitaan, kuinka käsitellä tehokkaasti tietojen suodatusta ja hakua.

Python-suodatuslogiikan kääntäminen JavaScriptiksi: syvä sukellus

Ensimmäinen JavaScript-komentosarja toimii kääntämällä Python-funktion, joka suodattaa ja käsittelee Pandas DataFrame -kehyksen, vastaavaksi JavaScript-menetelmäksi, joka käsittelee samanlaisen tehtävän objektien taulukoiden kanssa. Prosessi alkaa käyttämällä suodattaa() menetelmä poimia tiedoista kaikki rivit (esitetty objektien ryhmänä), jotka vastaavat annettua kuukautta, paikkaa ja joissa "ajotunnit" ovat pienempiä tai yhtä suuria kuin syöte. Tämä on kriittinen, koska se jäljittelee sitä, miten loc[] Pandasin toiminto toimii Pythonissa, jolloin koodi voi poimia asiaankuuluvat tietueet useiden ehtojen perusteella.

Seuraavaksi suodatetut tiedot käsitellään sen rivin tunnistamiseksi, jolla on enimmäisajotunnit. Skripti käyttää JavaScriptiä vähentää() funktio, joka on tehokas taulukkomenetelmä, jonka avulla voit iteroida taulukon läpi ja kerätä tai vertailla tuloksia. Tämä menetelmä on ihanteellinen maksimiarvon löytämiseen, koska sen avulla komentosarja voi jatkuvasti verrata kunkin rivin "ajotunteja", kunnes se löytää rivin, jolla on suurin arvo. Tämä vastaa max() toiminto Pythonissa, mikä tarjoaa sujuvan siirtymisen kielten välillä.

Toisessa lähestymistavassa skripti yksinkertaistaa maksimi "ajotuntien" löytämistä käyttämällä Math.max() toiminto yhdessä kartta() menetelmä. Karttatoiminto poimii "Ajotunnit" jokaiselta riviltä ja välittää sen Math.max:lle, joka palauttaa suurimman arvon. Kun suurin "ajotunnit" on löydetty, komentosarja käyttää löytää() tapa löytää vastaava rivi. Tämä lähestymistapa hyödyntää sisäänrakennettuja taulukkomenetelmiä ja esittelee tiiviimmän ja luettavamman menetelmän ongelman ratkaisemiseksi.

Lopuksi kolmas komentosarja optimoi suorituskyvyn sisällyttämällä syötteen vahvistuksen ja reunatapausten käsittelyn. Tämä komentosarja tarkistaa ennen jatkamista, ovatko tiedot kelvollisia ja eivät-tyhjiä. Se myös pienentää tietojoukkoa suoraan suodatusvaiheessa, mikä tekee siitä tehokkaamman. Lisäämällä valinnainen ketjutus ?. ja käsittely tyhjä tapauksissa komentosarja varmistaa, että vaikka mikään data ei vastaa ehtoja, se ei kaatu ja palauttaa asianmukaisen tuloksen. Tämä on erityisen tärkeää tapauksissa, joissa puuttuvat tai epätäydelliset tiedot voivat aiheuttaa ajonaikaisia ​​virheitä, mikä parantaa sekä suorituskykyä että luotettavuutta.

const getFactorForMaxRunHours = (df, month, site, rhours) => {
  // Step 1: Filter dataframe by month, site, and run hours
  const df1 = df.filter(row => row.Month === month && row.Site === site && row["Run Hours"] <= rhours);

  // Step 2: Find the row with the maximum 'Run Hours'
  let maxRunHoursEntry = df1.reduce((max, row) => row["Run Hours"] > max["Run Hours"] ? row : max, df1[0]);

  // Step 3: Return the factor associated with the max run hours entry
  return maxRunHoursEntry ? maxRunHoursEntry.Factor : null;
};

// Example Data
const df = [
  { Year: 2021, Month: 10, "Run Hours": 62.2, Site: "Site A", Factor: 1.5 },
  { Year: 2021, Month: 10, "Run Hours": 73.6, Site: "Site B", Factor: 2.3 },
  // more data entries...
];

// Example usage
const factor = getFactorForMaxRunHours(df, 10, "Site A", 70);

function getFactorForMaxRunHours(df, month, site, rhours) {
  // Step 1: Filter by month, site, and run hours
  const filtered = df.filter(row => row.Month === month && row.Site === site && row["Run Hours"] <= rhours);

  // Step 2: Extract max run hours using spread operator
  const maxRunHours = Math.max(...filtered.map(row => row["Run Hours"]));

  // Step 3: Find and return the factor associated with the max run hours
  const factor = filtered.find(row => row["Run Hours"] === maxRunHours)?.Factor;
  return factor || null;
}

// Example Data and Usage
const factor = getFactorForMaxRunHours(df, 10, "Site B", 80);

function getFactorForMaxRunHoursOptimized(df, month, site, rhours) {
  // Step 1: Validate inputs
  if (!df || !Array.isArray(df) || df.length === 0) return null;

  // Step 2: Filter data by the required conditions
  const filteredData = df.filter(row => row.Month === month && row.Site === site && row["Run Hours"] <= rhours);
  if (filteredData.length === 0) return null;  // Handle empty result

  // Step 3: Use reduce to get max 'Run Hours' entry directly
  const maxRunHoursEntry = filteredData.reduce((prev, current) => 
    current["Run Hours"] > prev["Run Hours"] ? current : prev, filteredData[0]);

  // Step 4: Return the factor or null if not found
  return maxRunHoursEntry ? maxRunHoursEntry.Factor : null;
}

// Test cases to validate the solution
console.log(getFactorForMaxRunHoursOptimized(df, 10, "Site A", 65));  // Expected output: Factor for Site A
console.log(getFactorForMaxRunHoursOptimized([], 10, "Site A", 65));  // Expected output: null

JavaScriptin ja Pythonin tiedonkäsittelyn erojen tutkiminen

Kun käännät kirjastoja, kuten Pandasta, käyttäviä Python-funktioita JavaScriptiksi, on tärkeää ymmärtää, miten kukin kieli hallitsee tietoja. Kun Python käyttää Pandat Tehokkaissa ja korkean tason DataFrame-käsittelyissä JavaScript toimii tyypillisesti taulukoiden ja objektien kanssa, mikä vaatii enemmän tietorakenteiden manuaalista käsittelyä. Käännösprosessiin kuuluu usein näiden toimintojen luominen uudelleen käyttämällä natiivi JavaScript-toimintoja, kuten suodattaa ja kartta, joka voi toistaa ehdollisen suodatuksen ja sarakepohjaiset toiminnot, jotka suoritat Pythonissa.

Toinen suuri ero tulee siinä, miten kukin kieli optimoi nämä toiminnot. Pandas toimii kokonaisilla DataFrame-kehyksillä käyttämällä vektorointia, mikä tekee siitä erittäin nopean suurille tietojoukoille. Sitä vastoin JavaScript käsittelee taulukoita peräkkäin, mikä voi johtaa suorituskykyongelmiin tietojoukon koon kasvaessa. Käyttämällä optimoituja menetelmiä, kuten vähentää ja Math.max, JavaScript-koodi voi kopioida suuren osan Pandan toiminnoista säilyttäen samalla kohtuullisen suorituskyvyn pienemmille tietojoukoille.

Lopuksi virheiden käsittely ja tietojen validointi ovat keskeisiä näkökohtia muunnettaessa Python-skriptejä JavaScriptiksi. Pythonissa toimii kuten loc esittää selkeitä poikkeuksia, jos tietoja puuttuu tai se on virheellinen. JavaScriptissä sinun on lisättävä syötteen vahvistus ja käsittely manuaalisesti tyhjä tai määrittelemättömiä arvoja estääksesi komentosarjan epäonnistumisen. Syötetietorakenteen oikean muotoilun varmistaminen ja varamekanismien rakentaminen on välttämätöntä näiden kahden kielen välillä vaihdettaessa.