R ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು

R ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

R ನಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ. ವೆಕ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಎಣಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಖಾಲಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಖಾಲಿ ಜಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು.

ಈ ಲೇಖನವು R ನಲ್ಲಿ ಈ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಎಣಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ದೊಡ್ಡ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ವಿವರವಾದ ವಿವರಣೆ

R ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಖಾಲಿಯಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಖಾಲಿ ಇರುವ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರತಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು, ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿ sapply. trimws ಕಾರ್ಯದೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಹಿಂದುಳಿದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಟ್ರಿಮ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಖಾಲಿತನಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ trimws(x) == "", ಮತ್ತು ಈ ಸ್ಥಿತಿಯು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ನಿಜವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ sum. ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಎಣಿಸಬಹುದು.

ಪೈಥಾನ್ ಲಿಪಿಯಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ದಿ re.match ವೈಟ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಥವಾ ಖಾಲಿಯಾಗಿರುವ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜನರೇಟರ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ sum(1 for x in vec if re.match(r'^\s*$', x)) ವೆಕ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಕೆಯ ವಿವರಣೆ

ಮಿಶ್ರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವ ಸದಸ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿ filter. ಈ ವಿಧಾನವು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನ ಎರಡೂ ತುದಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೈಟ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಟ್ರಿಮ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ trim, ತದನಂತರ ಬಳಸಿ ಟ್ರಿಮ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಖಾಲಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ x.trim() === "". ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ರಚನೆಯ ಉದ್ದದಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಖಾಲಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಬ ಕಾರ್ಯ count_empty_strings ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬ್ಯಾಷ್ ಲಿಪಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯದ ಒಳಗೆ ಪ್ರತಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಸದಸ್ಯರ ಮೇಲೆ ಲೂಪ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿದ ನಂತರ tr -d '[:space:]', ಸ್ಥಿತಿ [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]] ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಖಾಲಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಖಾಲಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ, ಕೌಂಟರ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ((count++)) ಹೆಚ್ಚಿದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪಠ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಶೆಲ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.

vector <- c("Red", "   ", "", "5", "")
count_empty_strings <- function(vec) {
  sum(sapply(vec, function(x) trimws(x) == ""))
}
result <- count_empty_strings(vector)
print(result)

import re
vector = ["Red", "   ", "", "5", ""]
def count_empty_strings(vec):
    return sum(1 for x in vec if re.match(r'^\s*$', x))
result = count_empty_strings(vector)
print(result)

const vector = ["Red", "   ", "", "5", ""];
function countEmptyStrings(vec) {
  return vec.filter(x => x.trim() === "").length;
}
const result = countEmptyStrings(vector);
console.log(result);

vector=("Red" "   " "" "5" "")
count_empty_strings() {
  local count=0
  for i in "${vector[@]}"; do
    if [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]]; then
      ((count++))
    fi
  done
  echo $count
}
count_empty_strings

ಖಾಲಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ R ವಿಧಾನಗಳು

R ನಲ್ಲಿ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೊದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳಿಂದ ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ. ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಎಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬಹುದು. R ನ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ದಿನಚರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಈ ರೀತಿಯ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳೊಳಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಬಲವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ವೈಟ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಹೊಂದಿರುವ ಖಾಲಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಖಾಲಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವಂತಹ ಮೂಲಭೂತ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ವೆಕ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಆರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು NA ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು gsub ಕಾರ್ಯ, ಇದು ನಂತರದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್, ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ.

R ನಲ್ಲಿ ಖಾಲಿ ಇರುವ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ R ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳೊಳಗೆ ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಖಾಲಿ ತಂತಿಗಳ ಎಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು sapply ಮತ್ತು trimws. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.