R માં ifelse() vs if_else() ના વર્તનને સમજવું

R માં શરતી મૂલ્યાંકનનું અન્વેષણ: ifelse() vs if_else()

R પ્રોગ્રામિંગ: જૂથબદ્ધ ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને શરતી તર્ક માટે Tidyverse નો ઉપયોગ કરવો

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
library(lubridate)
# Create a sample data frame
df <- tibble::tribble(
  ~record_id, ~date,
  "id_1", as.Date("2025-12-25"),
  "id_1", as.Date("2024-12-25"),
  "id_2", as.Date("2026-12-25"),
  "id_2", NA,
  "id_3", NA
)
# Solution using ifelse()
df_ifelse <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = ifelse(any(!is.na(date)),
                        as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                        as.Date(NA)))
# View the result
print(df_ifelse)

if_else() નો ઉપયોગ કરીને ઑપ્ટિમાઇઝ સોલ્યુશન

R પ્રોગ્રામિંગ: if_else() સાથે કડક પ્રકારના નિયંત્રણ માટે ટાઈડિવર્સનો લાભ લેવો

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
# Solution using if_else()
df_if_else <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = if_else(any(!is.na(date)),
                         as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                         as.Date(NA)))
# View the result
print(df_if_else)

ઉન્નત મોડ્યુલારિટી માટે કસ્ટમ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરવો

R પ્રોગ્રામિંગ: ધારના કેસોને સંબોધવા માટે કસ્ટમ ફંક્શનનો અમલ કરવો

# Define a custom function
calculate_non_na <- function(dates) {
  if (any(!is.na(dates))) {
    return(min(dates, na.rm = TRUE))
  } else {
    return(NA)
  }
}
# Apply the custom function
df_custom <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = as.Date(calculate_non_na(date)))
# View the result
print(df_custom)

ઉકેલોને માન્ય કરવા માટે એકમ પરીક્ષણ

R પ્રોગ્રામિંગ: ચોકસાઈ અને વિશ્વસનીયતાની ખાતરી કરવા માટે વિવિધ દૃશ્યોનું પરીક્ષણ કરવું

# Load required library for testing
library(testthat)
# Test if ifelse() produces the expected result
test_that("ifelse output is correct", {
  expect_equal(df_ifelse$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_ifelse$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if if_else() produces the expected result
test_that("if_else output is correct", {
  expect_equal(df_if_else$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_if_else$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if custom function handles edge cases
test_that("custom function output is correct", {
  expect_equal(df_custom$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_custom$non_na[3], as.Date(NA))
})

R માં શરતી મૂલ્યાંકન વિશે વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

1. શા માટે કરે છે if_else() બંને શાખાઓનું મૂલ્યાંકન કરો?
2. if_else() ડેટાની સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે કડક પ્રકારનું ચેકિંગ લાગુ કરે છે અને બંને શાખાઓનું મૂલ્યાંકન કરે છે, પછી ભલે એક શાખાના પરિણામનો ઉપયોગ ન થાય.
3. શું ફાયદો છે ifelse()?
4. ifelse() તે વધુ લવચીક છે, કારણ કે તે માત્ર જરૂરી શાખાનું જ મૂલ્યાંકન કરે છે, જે અમુક પરિસ્થિતિઓમાં તેને ઝડપી બનાવે છે, જોકે પ્રકાર સુસંગતતા વિશે ઓછા કડક છે.
5. ઉપયોગ કરતી વખતે હું ચેતવણીઓને કેવી રીતે ટાળી શકું if_else() ગુમ થયેલ મૂલ્યો સાથે?
6. શરત અથવા શાખા મૂલ્યો જેવા કાર્યોમાં લપેટી is.na() અને replace_na() ગુમ થયેલ મૂલ્યોને સ્પષ્ટ રીતે હેન્ડલ કરવા માટે.
7. કરી શકે છે ifelse() જૂથબદ્ધ કામગીરીને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરો છો?
8. હા, જ્યારે જેવા કાર્યો સાથે જોડવામાં આવે છે group_by() અને mutate(), ifelse() જૂથબદ્ધ ડેટા માટે સારું પ્રદર્શન કરે છે.
9. શું વર્ણસંકર અભિગમનો ઉપયોગ કરવો શક્ય છે?
10. હા, સંયોજન ifelse() વૈવિધ્યપૂર્ણ કાર્યો સાથે શરતી મૂલ્યાંકનમાં વધુ નિયંત્રણ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન માટે પરવાનગી આપે છે.
11. ઉપયોગ માટેના સામાન્ય કિસ્સાઓ શું છે ifelse()?
12. તે સામાન્ય રીતે ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે, જેમ કે ગુમ થયેલ મૂલ્યો પર આરોપ મૂકવો અથવા વ્યુત્પન્ન કૉલમ બનાવવા.
13. શા માટે પ્રકાર સુસંગતતા મહત્વપૂર્ણ છે if_else()?
14. તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે ડાઉનસ્ટ્રીમ કાર્યોમાં અણધારી પ્રકારની ભૂલો ન આવે, જે ઉત્પાદન કોડમાં નિર્ણાયક બની શકે છે.
15. કેવી રીતે કરે છે group_by() શરતી તર્ક વધારવા?
16. તે સંદર્ભ-વિશિષ્ટ ગણતરીઓને સક્ષમ કરીને, જૂથ સ્તરે શરતી કામગીરીને લાગુ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
17. કસ્ટમ કાર્યો બદલી શકે છે ifelse() અથવા if_else()?
18. હા, વૈવિધ્યપૂર્ણ કાર્યો તર્કને સમાવી શકે છે, એજ કેસોને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરતી વખતે લવચીકતા અને પુનઃઉપયોગીતા પ્રદાન કરે છે.
19. મુખ્ય પ્રદર્શન વિચારણાઓ શું છે?
20. જ્યારે ifelse() આળસુ મૂલ્યાંકનને કારણે ઝડપી છે, if_else() પસંદગીને સંદર્ભ-આધારિત બનાવીને સુરક્ષિત પ્રકારનું સંચાલન પૂરું પાડે છે.

આર માં શરતી તર્ક પર અંતિમ વિચારો

ની ઘોંઘાટ સમજવી ifelse() અને if_else() આર.માં કાર્યક્ષમ ડેટા મેનીપ્યુલેશન માટે નિર્ણાયક છે if_else() કડક પ્રકારની ચકાસણી પૂરી પાડે છે, તે વધારાની પ્રક્રિયા તરફ દોરી શકે છે. યોગ્ય કાર્ય પસંદ કરવું તે સંદર્ભ અને ચોક્કસ ડેટાસેટ આવશ્યકતાઓ પર આધારિત છે. 💡

મોડ્યુલર સોલ્યુશન્સ સાથે આ કાર્યોની શક્તિઓને જોડીને, વિકાસકર્તાઓ જૂથબદ્ધ ડેટા અને ગુમ થયેલ મૂલ્યોને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે. એકમ પરીક્ષણો ઉમેરવાથી વધુ વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત થાય છે, આ સાધનોને મજબૂત ડેટા વિશ્લેષણ અને સફાઈ વર્કફ્લો માટે અમૂલ્ય બનાવે છે. 📊