데이터 필터링을 위한 Python 함수를 JavaScript로 변환

Python DataFrame 필터링 논리를 JavaScript로 변환: 개요

JavaScript의 함수형 프로그래밍 접근 방식을 사용하여 데이터 필터링 및 추출

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);

대체 접근 방식: JavaScript ES6 배열 방법 사용

더 깨끗하고 효율적인 솔루션을 위해 최신 ES6 어레이 기능 통합

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);

최적화된 솔루션: 엣지 케이스 및 성능 처리

극단적인 경우 처리 및 성능 최적화를 통해 향상된 JavaScript 솔루션

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 함수를 JavaScript로 변환하는 방법에 대한 일반적인 질문

1. Pandas'와 동등한 것은 무엇입니까? loc[] 자바스크립트로?
2. JavaScript에서는 다음을 사용할 수 있습니다. filter() Pandas와 유사한 행의 조건부 필터링을 복제하는 방법 loc[].
3. Python과 비교하여 JavaScript에서 누락된 데이터를 어떻게 처리합니까?
4. 누락된 데이터를 처리하는 Python의 Pandas와는 달리 isnull(), JavaScript에는 수동이 필요합니다. null 또는 undefined 런타임 오류를 방지하기 위해 검사합니다.
5. JavaScript와 동등한 것은 무엇입니까? max() 파이썬에서?
6. 당신은 사용할 수 있습니다 Math.max() 다음과 같은 배열 조작 기능과 결합 map() JavaScript에서 최대값을 얻으려면
7. 대규모 데이터세트에 대해 JavaScript 성능을 어떻게 최적화할 수 있나요?
8. 더 큰 데이터 세트에 맞게 JavaScript를 최적화하려면 다음과 같은 방법을 사용하십시오. reduce() 효율적인 필터링과 정렬을 통해 반복 횟수를 제한합니다.
9. JavaScript에서 Pandas와 유사한 라이브러리를 사용할 수 있습니까?
10. 응, 도서관은 좋아해 D3.js 또는 Danfo.js JavaScript의 DataFrame과 유사한 작업에 유사한 기능을 제공합니다.

마무리: Python 논리를 JavaScript로 변환

Pandas를 사용하는 Python 함수를 JavaScript로 변환하는 과정에는 데이터 처리의 차이점을 이해하는 과정이 포함됩니다. JavaScript에는 기본 제공 DataFrame 구조가 없으므로 배열과 개체를 사용하여 작업을 수동으로 구현해야 합니다. 다음과 같은 방법 필터() 그리고 줄이다() 이러한 변화에 중요한 역할을 합니다.

모범 사례를 따르고 입력의 유효성을 확인함으로써 원래 Python 기능을 복제하는 효율적이고 기능적인 JavaScript 코드를 얻을 수 있습니다. JavaScript는 Python의 상위 수준 추상화에 비해 더 많은 수동 처리가 필요하지만 여전히 복잡한 데이터 필터링 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.