Python funkcijos, skirtos duomenų filtravimui, vertimas į „JavaScript“.

Python duomenų filtro konvertavimo į JavaScript supratimas

„Python“ kodą išversti į „JavaScript“ dažnai reikia, kai dirbate su skirtingais technologijų paketais ar platformomis. „Python“, ypač su tokiomis bibliotekomis kaip „Pandas“, siūlo galingus duomenų tvarkymo įrankius, kurie gali būti tiesiogiai nepasiekiami „JavaScript“. Tai tampa iššūkiu, kai reikia konvertuoti „Python“ aukšto lygio operacijas į „JavaScript“ rankinius procesus.

Šiame straipsnyje aptarsime, kaip konvertuoti konkrečią Python funkciją, kuri filtruoja ir apdoroja Pandas DataFrame į JavaScript atitikmenį. Funkcija sutelkia dėmesį į duomenų filtravimą pagal tam tikrus kriterijus, ypač mėnesius, svetaines ir veikimo valandas, o tada suranda pagrindinę reikšmę, vadinamą „Factor“. Norint efektyviai perrašyti tai „JavaScript“, reikia suprasti, kaip kiekviena kalba tvarko duomenų filtravimą ir iteraciją.

„Python“ funkcija naudoja „Pandas“ intuityvų „DataFrame“ manipuliavimą, leidžiantį lengvai filtruoti atsižvelgiant į sąlygas ir stulpelių operacijas. Kita vertus, „JavaScript“ paprastai remiasi masyvais ir rankiniu iteravimu, todėl norint pasiekti tą patį rezultatą reikia atlikti daugiau veiksmų. Šis straipsnis padės jums atlikti šiuos veiksmus, kad gautumėte tą patį rezultatą naudojant „JavaScript“ savąjį masyvą ir objektų tvarkymo funkcijas.

Šio vadovo pabaigoje turėsite veikiantį „JavaScript“ kodą, kuris imituoja Python kodo funkcijas ir padės suprasti paraleles tarp dviejų kalbų. Pasinerkime į vertimo procesą ir išsiaiškinkime, kaip efektyviai tvarkyti duomenų filtravimą ir gavimą.

„Python“ filtravimo logikos vertimas į „JavaScript“: gilus pasinerimas

Pirmasis „JavaScript“ scenarijus veikia išversdamas „Python“ funkciją, kuri filtruoja ir apdoroja „Pandas DataFrame“, į lygiavertį „JavaScript“ metodą, kuris atlieka panašią užduotį su objektų masyvais. Procesas prasideda naudojant filtras () metodas, leidžiantis išgauti visas duomenų eilutes (pavaizduotas kaip objektų masyvas), kurios atitinka pateiktą mėnesį, svetainę ir kur „Vykdymo valandos“ yra mažesnės arba lygios įvesties duomenimis. Tai labai svarbu, nes imituoja, kaip loc[] funkcija Pandas veikia Python, leidžianti kodui išgauti atitinkamus įrašus pagal kelias sąlygas.

Tada apdorojami filtruoti duomenys, kad būtų galima identifikuoti eilutę su maksimaliu „Vykdymo valandų“ kiekiu. Scenarijus naudoja JavaScript sumažinti () funkcija, kuri yra galingas masyvo metodas, leidžiantis kartoti masyvą ir kaupti arba palyginti rezultatus. Šis metodas idealiai tinka ieškant maksimalios vertės, nes leidžia scenarijui nuolat lyginti kiekvienos eilutės „Vykdymo valandas“, kol randa eilutę su didžiausia verte. Tai prilygsta naudojimui max () funkcija Python, užtikrinant sklandų perėjimą tarp kalbų.

Taikant antrąjį metodą, scenarijus supaprastina maksimalių „Veikimo valandų“ paiešką naudojant Math.max() funkcija kartu su žemėlapis () metodas. Žemėlapio funkcija ištraukia „Vykdymo valandas“ iš kiekvienos eilutės ir perduoda ją Math.max, kuri grąžina didžiausią reikšmę. Kai randamas didžiausias veikimo laikas, scenarijus naudoja rasti () būdas rasti atitinkamą eilutę. Šis metodas naudoja integruotus masyvo metodus ir pateikia glaustesnį bei įskaitomesnį problemos sprendimo būdą.

Galiausiai, trečiasis scenarijus optimizuoja našumą, įtraukdamas įvesties patvirtinimą ir krašto bylų tvarkymą. Šis scenarijus prieš tęsdamas patikrina, ar duomenys galioja ir nėra tušti. Tai taip pat sumažina duomenų rinkinį tiesiogiai filtravimo etape, todėl jis tampa efektyvesnis. Pridedant pasirenkamą grandinės sujungimą ?. ir tvarkymas nulinis Tais atvejais, scenarijus užtikrina, kad net jei jokie duomenys neatitinka sąlygų, jis nesugrius ir pateiks atitinkamą rezultatą. Tai ypač svarbu tais atvejais, kai trūkstami arba neišsamūs duomenys gali sukelti vykdymo klaidų, taip padidinant našumą ir patikimumą.

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

„JavaScript“ ir „Python“ duomenų tvarkymo skirtumų tyrinėjimas

Verčiant Python funkcijas, kuriose naudojamos bibliotekos, pvz., Pandas, į JavaScript, būtina suprasti, kaip kiekviena kalba tvarko duomenis. Nors Python naudoja Pandos Norint atlikti galingas ir aukšto lygio duomenų rėmelio manipuliacijas, JavaScript paprastai veikia su masyvais ir objektais, todėl reikia daugiau rankinio duomenų struktūrų tvarkymo. Vertimo procesas dažnai apima šių operacijų atkūrimą naudojant vietines JavaScript funkcijas, pvz filtras ir žemėlapį, kuri gali pakartoti sąlyginį filtravimą ir stulpeliais pagrįstas operacijas, kurias atliktumėte naudodami Python.

Kitas svarbus skirtumas yra tai, kaip kiekviena kalba optimizuoja šias operacijas. Pandos veikia su visais duomenų rėmeliais, naudodamos vektorizavimą, todėl dideli duomenų rinkiniai yra labai greiti. Priešingai, „JavaScript“ masyvus apdoroja nuosekliai, todėl didėjant duomenų rinkinių dydžiams gali kilti našumo problemų. Naudojant optimizuotus metodus, pvz sumažinti ir Math.maks, „JavaScript“ kodas gali pakartoti daugumą „Panda“ funkcijų, išlaikant pagrįstą mažesnių duomenų rinkinių našumo lygį.

Galiausiai, klaidų tvarkymas ir duomenų patvirtinimas yra pagrindiniai aspektai konvertuojant Python scenarijus į JavaScript. Python, funkcijos kaip lok nustatyti aiškias išimtis, jei trūksta duomenų arba jie neteisingi. „JavaScript“ turite rankiniu būdu pridėti įvesties patvirtinimą ir tvarkymą nulinis arba neapibrėžtos reikšmės, kad scenarijus nesugestų. Pereinant tarp šių dviejų kalbų labai svarbu užtikrinti, kad įvesties duomenų struktūra būtų tinkamai suformatuota, ir sukurti atsarginius mechanizmus.