データをフィルタリングするための Python 関数を JavaScript に変換する

Python データフレーム フィルタリング ロジックから JavaScript への変換: 概要

JavaScript で関数型プログラミングのアプローチを使用してデータをフィルタリングおよび抽出する

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);

代替アプローチ: JavaScript ES6 配列メソッドを使用する

最新の ES6 アレイ機能を組み込んで、よりクリーンで効率的なソリューションを実現

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);

最適化されたソリューション: エッジケースとパフォーマンスの処理

エッジケースの処理とパフォーマンスの最適化により改善された JavaScript ソリューション

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

Python 関数の JavaScript への変換に関するよくある質問

1. パンダに相当するものは何ですか loc[] JavaScriptで？
2. JavaScript では、 filter() Pandas と同様の行の条件付きフィルタリングを複製するメソッド loc[]。
3. Python と比較して、JavaScript で欠損データを処理するにはどうすればよいですか?
4. Python の Pandas とは異なり、欠落データは次のように処理されます。 isnull(), JavaScriptには手動が必要です null または undefined 実行時エラーを防ぐためにチェックします。
5. JavaScript に相当するものは何ですか max() Pythonで？
6. 使用できます Math.max() などの配列操作関数と組み合わせる map() JavaScriptで最大値を取得します。
7. 大規模なデータセットの JavaScript でパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか?
8. より大きなデータセットに合わせて JavaScript を最適化するには、次のようなメソッドを使用します。 reduce() 効率的なフィルタリングと並べ替えによって反復回数を制限します。
9. JavaScript で Pandas に似たライブラリを使用することはできますか?
10. はい、次のようなライブラリがあります D3.js または Danfo.js JavaScript で DataFrame のような操作に同様の機能を提供します。

まとめ: Python ロジックから JavaScript への変換

Pandas を使用する Python 関数を JavaScript に変換するプロセスには、データ処理の違いを理解する必要があります。 JavaScript には組み込みの DataFrame 構造がないため、配列とオブジェクトを使用して操作を手動で実装する必要があります。のようなメソッド フィルター（） そして 減らす（） この変革において重要な役割を果たします。

ベスト プラクティスに従い、入力が確実に検証されるようにすることで、元の Python 関数を複製する効率的で機能的な JavaScript コードを実現できます。 JavaScript は、Python の高レベルの抽象化と比較してより多くの手動処理を必要としますが、それでも複雑なデータ フィルタリング タスクを効果的に実行できます。