Menerjemahkan Fungsi Python untuk Memfilter Data ke dalam JavaScript

Memahami Konversi Filter Data Python ke JavaScript

Menerjemahkan kode Python ke dalam JavaScript sering kali diperlukan saat bekerja di berbagai tumpukan teknologi atau platform. Python, terutama dengan perpustakaan seperti Pandas, menawarkan alat canggih untuk manipulasi data, yang mungkin tidak tersedia secara langsung di JavaScript. Ini menjadi tantangan ketika Anda perlu mengubah operasi tingkat tinggi Python menjadi proses JavaScript yang lebih manual.

Pada artikel ini, kami akan membahas cara mengonversi fungsi Python tertentu yang memfilter dan memproses Pandas DataFrame menjadi setara JavaScript. Fungsi ini berfokus pada pemfilteran data berdasarkan kriteria tertentu, khususnya bulan, lokasi, dan jam operasional, lalu menemukan nilai kunci yang disebut 'Faktor'. Menulis ulang ini secara efisien dalam JavaScript memerlukan pemahaman tentang bagaimana setiap bahasa menangani pemfilteran dan iterasi data.

Fungsi Python menggunakan manipulasi DataFrame intuitif Pandas, memungkinkan pemfilteran yang mudah dengan kondisi dan operasi kolom. JavaScript, di sisi lain, biasanya bergantung pada array dan iterasi manual, sehingga memerlukan lebih banyak langkah untuk mencapai hasil yang sama. Artikel ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah ini untuk menghasilkan hasil yang sama menggunakan array asli dan fitur penanganan objek JavaScript.

Di akhir panduan ini, Anda akan memiliki kode JavaScript yang berfungsi yang meniru fungsi kode Python, membantu Anda memahami persamaan antara kedua bahasa tersebut. Mari selami proses penerjemahan dan jelajahi cara menangani pemfilteran dan pengambilan data secara efektif.

Menerjemahkan Logika Pemfilteran Python ke JavaScript: Penyelaman Mendalam

Skrip JavaScript pertama bekerja dengan menerjemahkan fungsi Python, yang memfilter dan memproses Pandas DataFrame, menjadi metode JavaScript setara yang menangani tugas serupa dengan array objek. Prosesnya dimulai dengan menggunakan menyaring() metode untuk mengekstrak semua baris dari data (diwakili sebagai array objek) yang cocok dengan bulan, lokasi, dan 'Jam Berjalan' yang disediakan kurang dari atau sama dengan input. Hal ini penting karena meniru cara kerja lokasi[] fungsi di Pandas bekerja dengan Python, memungkinkan kode mengekstrak catatan yang relevan berdasarkan berbagai kondisi.

Selanjutnya, data yang difilter diproses untuk mengidentifikasi baris dengan 'Jam Berjalan' maksimum. Skripnya menggunakan JavaScript mengurangi() fungsi, yang merupakan metode array canggih yang memungkinkan Anda melakukan iterasi melalui array dan mengumpulkan atau membandingkan hasilnya. Metode ini ideal untuk menemukan nilai maksimum, karena memungkinkan skrip untuk terus membandingkan 'Jam Berjalan' setiap baris hingga menemukan baris dengan nilai tertinggi. Ini setara dengan menggunakan maks() berfungsi dengan Python, memberikan transisi yang mulus antar bahasa.

Pada pendekatan kedua, skrip menyederhanakan pencarian 'Jam Berjalan' maksimum dengan menggunakan Matematika.max() berfungsi bersama dengan peta() metode. Fungsi map mengekstrak 'Jam Berjalan' dari setiap baris dan meneruskannya ke Math.max, yang mengembalikan nilai terbesar. Setelah 'Jam Berjalan' maksimum ditemukan, skrip akan menggunakan menemukan() metode untuk menemukan baris yang sesuai. Pendekatan ini memanfaatkan metode array bawaan dan menampilkan metode penyelesaian masalah yang lebih ringkas dan mudah dibaca.

Terakhir, skrip ketiga mengoptimalkan kinerja dengan menggabungkan validasi input dan penanganan kasus edge. Skrip ini memeriksa apakah datanya valid dan tidak kosong sebelum melanjutkan. Ini juga mengurangi kumpulan data secara langsung dalam fase pemfilteran, sehingga lebih efisien. Dengan menambahkan rangkaian opsional ?. dan penanganan batal Dalam kasus ini, skrip memastikan bahwa meskipun tidak ada data yang cocok dengan kondisi, skrip tidak akan mogok dan akan memberikan hasil yang sesuai. Hal ini sangat penting terutama jika data yang hilang atau tidak lengkap dapat menyebabkan kesalahan runtime, sehingga meningkatkan kinerja dan keandalan.

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

Menjelajahi Perbedaan Penanganan Data JavaScript dan Python

Saat menerjemahkan fungsi Python yang menggunakan pustaka seperti Pandas ke dalam JavaScript, penting untuk memahami bagaimana setiap bahasa mengelola data. Sementara Python menggunakan Panda untuk manipulasi DataFrame yang kuat dan tingkat tinggi, JavaScript biasanya bekerja dengan array dan objek, sehingga memerlukan penanganan struktur data yang lebih manual. Proses penerjemahan sering kali melibatkan pembuatan ulang operasi ini menggunakan fungsi JavaScript asli seperti menyaring Dan peta, yang dapat mereplikasi pemfilteran bersyarat dan operasi berbasis kolom yang akan Anda lakukan dengan Python.

Perbedaan besar lainnya terletak pada cara setiap bahasa mengoptimalkan operasi ini. Pandas beroperasi di seluruh DataFrame menggunakan vektorisasi, yang membuatnya sangat cepat untuk kumpulan data besar. Sebaliknya, JavaScript memproses array secara berurutan, yang dapat menimbulkan tantangan kinerja seiring bertambahnya ukuran kumpulan data. Dengan menggunakan metode yang dioptimalkan seperti mengurangi Dan Matematika.max, kode JavaScript dapat mereplikasi sebagian besar fungsi Pandas sambil mempertahankan tingkat kinerja yang wajar untuk kumpulan data yang lebih kecil.

Terakhir, penanganan kesalahan dan validasi data adalah aspek kunci saat mengubah skrip Python menjadi JavaScript. Di Python, fungsinya seperti lokasi memunculkan pengecualian yang jelas jika data hilang atau tidak valid. Di JavaScript, Anda perlu menambahkan validasi dan penanganan input secara manual batal atau nilai yang tidak ditentukan untuk mencegah skrip gagal. Memastikan bahwa struktur data masukan diformat dengan benar dan membangun mekanisme fallback sangat penting saat melakukan transisi antara kedua bahasa ini.