डेटा को फ़िल्टर करने के लिए पायथन फ़ंक्शन का जावास्क्रिप्ट में अनुवाद करना

पायथन डेटा फ़िल्टर के जावास्क्रिप्ट में रूपांतरण को समझना

विभिन्न तकनीकी स्टैक या प्लेटफ़ॉर्म पर काम करते समय पायथन कोड का जावास्क्रिप्ट में अनुवाद करना अक्सर आवश्यक होता है। पायथन, विशेष रूप से पांडा जैसे पुस्तकालयों के साथ, डेटा हेरफेर के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है, जो सीधे जावास्क्रिप्ट में उपलब्ध नहीं हो सकता है। यह एक चुनौती बन जाती है जब आपको पायथन के उच्च-स्तरीय संचालन को जावास्क्रिप्ट की अधिक मैन्युअल प्रक्रियाओं में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है।

इस लेख में, हम बताएंगे कि एक विशिष्ट पायथन फ़ंक्शन को कैसे परिवर्तित किया जाए जो पांडा डेटाफ़्रेम को जावास्क्रिप्ट समकक्ष में फ़िल्टर और संसाधित करता है। फ़ंक्शन कुछ मानदंडों, विशेष रूप से महीनों, साइटों और चलने के घंटों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर करने और फिर 'फैक्टर' नामक एक प्रमुख मान खोजने पर केंद्रित है। जावास्क्रिप्ट में इसे कुशलतापूर्वक फिर से लिखने के लिए यह समझने की आवश्यकता है कि प्रत्येक भाषा डेटा फ़िल्टरिंग और पुनरावृत्ति को कैसे संभालती है।

पायथन फ़ंक्शन पांडा के सहज ज्ञान युक्त डेटाफ़्रेम हेरफेर का उपयोग करता है, जिससे स्थितियों और कॉलम संचालन के साथ आसान फ़िल्टरिंग की अनुमति मिलती है। दूसरी ओर, जावास्क्रिप्ट आमतौर पर सरणियों और मैन्युअल पुनरावृत्ति पर निर्भर करता है, समान परिणाम प्राप्त करने के लिए अधिक चरणों की आवश्यकता होती है। यह आलेख आपको जावास्क्रिप्ट की मूल सरणी और ऑब्जेक्ट हैंडलिंग सुविधाओं का उपयोग करके समान परिणाम उत्पन्न करने के लिए इन चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा।

इस गाइड के अंत तक, आपके पास एक कार्यशील जावास्क्रिप्ट कोड होगा जो पायथन कोड की कार्यक्षमता की नकल करता है, जिससे आपको दो भाषाओं के बीच समानताएं समझने में मदद मिलेगी। आइए अनुवाद प्रक्रिया में गहराई से उतरें और पता लगाएं कि डेटा फ़िल्टरिंग और पुनर्प्राप्ति को प्रभावी ढंग से कैसे प्रबंधित किया जाए।

पायथन फ़िल्टरिंग लॉजिक का जावास्क्रिप्ट में अनुवाद: एक गहरा गोता

पहली जावास्क्रिप्ट स्क्रिप्ट पायथन फ़ंक्शन का अनुवाद करके काम करती है, जो एक पांडा डेटाफ़्रेम को फ़िल्टर और संसाधित करता है, एक समकक्ष जावास्क्रिप्ट विधि में जो वस्तुओं के सरणियों के साथ एक समान कार्य को संभालता है। का उपयोग करके प्रक्रिया प्रारंभ होती है फ़िल्टर() डेटा से सभी पंक्तियों को निकालने की विधि (ऑब्जेक्ट्स की एक सरणी के रूप में दर्शाई गई) जो दिए गए महीने, साइट से मेल खाती है, और जहां 'रन आवर्स' इनपुट से कम या उसके बराबर हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कैसे की नकल करता है स्थान[] पंडों में फ़ंक्शन पायथन में काम करता है, जो कोड को कई स्थितियों के आधार पर प्रासंगिक रिकॉर्ड निकालने की अनुमति देता है।

इसके बाद, फ़िल्टर किए गए डेटा को अधिकतम 'रन आवर्स' वाली पंक्ति की पहचान करने के लिए संसाधित किया जाता है। स्क्रिप्ट जावास्क्रिप्ट का उपयोग करती है कम करना() फ़ंक्शन, जो एक शक्तिशाली सरणी विधि है जो आपको एक सरणी के माध्यम से पुनरावृत्त करने और परिणामों को जमा करने या तुलना करने की अनुमति देती है। यह विधि अधिकतम मान खोजने के लिए आदर्श है, क्योंकि यह स्क्रिप्ट को प्रत्येक पंक्ति के 'रन आवर्स' की लगातार तुलना करने में सक्षम बनाती है जब तक कि उसे उच्चतम मान वाली पंक्ति न मिल जाए। यह का उपयोग करने के बराबर है अधिकतम() पायथन में फ़ंक्शन, भाषाओं के बीच एक सहज संक्रमण प्रदान करता है।

दूसरे दृष्टिकोण में, स्क्रिप्ट का उपयोग करके अधिकतम 'रन आवर्स' ढूंढना आसान हो जाता है गणित.अधिकतम() के साथ कार्य करें मानचित्र() तरीका। मैप फ़ंक्शन प्रत्येक पंक्ति से 'रन आवर्स' निकालता है और इसे Math.max पर भेजता है, जो सबसे बड़ा मान लौटाता है। एक बार अधिकतम 'रन आवर्स' मिल जाने पर, स्क्रिप्ट इसका उपयोग करती है खोजो() संबंधित पंक्ति का पता लगाने की विधि। यह दृष्टिकोण अंतर्निहित सरणी विधियों का लाभ उठाता है और समस्या को हल करने की अधिक संक्षिप्त और पठनीय विधि प्रदर्शित करता है।

अंत में, तीसरी स्क्रिप्ट इनपुट सत्यापन और एज केस हैंडलिंग को शामिल करके प्रदर्शन को अनुकूलित करती है। यह स्क्रिप्ट आगे बढ़ने से पहले जाँचती है कि डेटा वैध है या नहीं। यह फ़िल्टरिंग चरण के भीतर सीधे डेटासेट को भी कम कर देता है, जिससे यह अधिक कुशल हो जाता है। वैकल्पिक चेनिंग जोड़कर ?. और संभालना व्यर्थ मामलों में, स्क्रिप्ट यह सुनिश्चित करती है कि जब कोई डेटा शर्तों से मेल नहीं खाता है, तब भी यह क्रैश नहीं होगा और उचित परिणाम देगा। यह उन मामलों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां गुम या अधूरा डेटा रनटाइम त्रुटियों का कारण बन सकता है, जिससे प्रदर्शन और विश्वसनीयता दोनों में वृद्धि होती है।

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

जावास्क्रिप्ट और पायथन डेटा हैंडलिंग अंतर की खोज

पांडा जैसे पुस्तकालयों का उपयोग करने वाले पायथन कार्यों का जावास्क्रिप्ट में अनुवाद करते समय, यह समझना आवश्यक है कि प्रत्येक भाषा डेटा का प्रबंधन कैसे करती है। जबकि Python उपयोग करता है पांडा शक्तिशाली और उच्च-स्तरीय डेटाफ़्रेम हेरफेर के लिए, जावास्क्रिप्ट आमतौर पर सरणियों और ऑब्जेक्ट के साथ काम करता है, जिसके लिए डेटा संरचनाओं की अधिक मैन्युअल हैंडलिंग की आवश्यकता होती है। अनुवाद प्रक्रिया में अक्सर देशी जावास्क्रिप्ट फ़ंक्शंस का उपयोग करके इन परिचालनों को फिर से बनाना शामिल होता है फ़िल्टर और नक्शा, जो आपके द्वारा पायथन में किए जाने वाले सशर्त फ़िल्टरिंग और कॉलम-आधारित संचालन को दोहरा सकता है।

एक और बड़ा अंतर यह आता है कि प्रत्येक भाषा इन परिचालनों को कैसे अनुकूलित करती है। पांडा वैश्वीकरण का उपयोग करके संपूर्ण डेटाफ़्रेम पर काम करता है, जो इसे बड़े डेटासेट के लिए बहुत तेज़ बनाता है। इसके विपरीत, जावास्क्रिप्ट एरेज़ को क्रमिक रूप से संसाधित करता है, जिससे डेटासेट का आकार बढ़ने पर प्रदर्शन संबंधी चुनौतियाँ पैदा हो सकती हैं। जैसे अनुकूलित तरीकों का उपयोग करके कम करना और गणित.अधिकतम, जावास्क्रिप्ट कोड छोटे डेटासेट के लिए उचित प्रदर्शन स्तर बनाए रखते हुए पांडा की अधिकांश कार्यक्षमता को दोहरा सकता है।

अंत में, पायथन स्क्रिप्ट को जावास्क्रिप्ट में परिवर्तित करते समय त्रुटि प्रबंधन और डेटा सत्यापन प्रमुख पहलू हैं। पायथन में, जैसे कार्य एलओसी यदि डेटा गुम या अमान्य है तो स्पष्ट अपवाद दर्ज करें। जावास्क्रिप्ट में, आपको मैन्युअल रूप से इनपुट सत्यापन और हैंडल जोड़ने की आवश्यकता है व्यर्थ या स्क्रिप्ट को विफल होने से रोकने के लिए अपरिभाषित मान। यह सुनिश्चित करना कि इनपुट डेटा संरचना सही ढंग से स्वरूपित है और इन दो भाषाओं के बीच संक्रमण करते समय फ़ॉलबैक तंत्र का निर्माण आवश्यक है।