Python funkcijas tulkošana datu filtrēšanai JavaScript valodā

Izpratne par Python datu filtra pārveidošanu par JavaScript

Python koda tulkošana JavaScript valodā bieži ir nepieciešama, strādājot dažādās tehnoloģiju grupās vai platformās. Python, īpaši ar tādām bibliotēkām kā Pandas, piedāvā jaudīgus datu manipulācijas rīkus, kas var nebūt tieši pieejami JavaScript. Tas kļūst par izaicinājumu, ja jums ir jāpārvērš Python augsta līmeņa darbības par JavaScript manuālākiem procesiem.

Šajā rakstā mēs apskatīsim, kā pārvērst konkrētu Python funkciju, kas filtrē un apstrādā Pandas DataFrame, par JavaScript ekvivalentu. Funkcija koncentrējas uz datu filtrēšanu, pamatojoties uz noteiktiem kritērijiem, jo ​​īpaši mēnešiem, vietnēm un darbības stundām, un pēc tam tiek atrasta galvenā vērtība ar nosaukumu "Factor". Lai to efektīvi pārrakstītu JavaScript, ir jāsaprot, kā katra valoda apstrādā datu filtrēšanu un iterāciju.

Python funkcija izmanto Pandas intuitīvās DataFrame manipulācijas, ļaujot viegli filtrēt ar nosacījumiem un kolonnu darbībām. No otras puses, JavaScript parasti balstās uz masīviem un manuālu iterāciju, kas prasa vairāk darbību, lai sasniegtu tādu pašu rezultātu. Šis raksts palīdzēs jums veikt šīs darbības, lai iegūtu tādu pašu rezultātu, izmantojot JavaScript vietējo masīvu un objektu apstrādes līdzekļus.

Līdz šīs rokasgrāmatas beigām jums būs darbojošs JavaScript kods, kas atdarina Python koda funkcionalitāti, palīdzot izprast paralēles starp abām valodām. Iedziļināsimies tulkošanas procesā un izpētīsim, kā efektīvi rīkoties ar datu filtrēšanu un izguvi.

Python filtrēšanas loģikas tulkošana uz JavaScript: dziļa niršana

Pirmais JavaScript skripts darbojas, tulkojot Python funkciju, kas filtrē un apstrādā Pandas DataFrame, līdzvērtīgā JavaScript metodē, kas veic līdzīgu uzdevumu ar objektu masīviem. Process sākas, izmantojot filtrs () metode, lai no datiem izvilktu visas rindas (attēlotas kā objektu masīvs), kas atbilst norādītajam mēnesim, vietnei un kur “Run Hours” ir mazāks par ievadi vai vienāds ar to. Tas ir ļoti svarīgi, jo tas atdarina to, kā loc[] funkcija Pandas darbojas Python, ļaujot kodam iegūt attiecīgos ierakstus, pamatojoties uz vairākiem nosacījumiem.

Pēc tam filtrētie dati tiek apstrādāti, lai identificētu rindu ar maksimālo “Run Hours”. Skripts izmanto JavaScript samazināt () funkcija, kas ir jaudīga masīva metode, kas ļauj atkārtot masīvu un uzkrāt vai salīdzināt rezultātus. Šī metode ir ideāli piemērota maksimālās vērtības atrašanai, jo tā ļauj skriptam nepārtraukti salīdzināt katras rindas 'Run Hours', līdz atrod rindu ar lielāko vērtību. Tas ir līdzvērtīgs izmantošanai max() funkcija Python, nodrošinot vienmērīgu pāreju starp valodām.

Otrajā pieejā skripts vienkāršo maksimālo "darba stundu" atrašanu, izmantojot Math.max() funkcija kopā ar karte () metodi. Kartes funkcija no katras rindas izņem 'Run Hours' un nodod to Math.max, kas atgriež lielāko vērtību. Kad ir atrasts maksimālais 'Run Hours', skripts izmanto atrast () metodi, lai atrastu atbilstošo rindu. Šī pieeja izmanto iebūvētās masīva metodes un parāda kodolīgāku un saprotamāku problēmas risināšanas metodi.

Visbeidzot, trešais skripts optimizē veiktspēju, iekļaujot ievades validāciju un malu lietu apstrādi. Šis skripts pirms turpināšanas pārbauda, ​​vai dati ir derīgi un vai tie nav tukši. Tas arī samazina datu kopu tieši filtrēšanas fāzē, padarot to efektīvāku. Pievienojot izvēles ķēdi ?. un apstrāde null gadījumos, skripts nodrošina, ka pat tad, ja neviens dati neatbilst nosacījumiem, tas neavarēs un atgriezīs atbilstošu rezultātu. Tas ir īpaši svarīgi gadījumos, kad trūkstoši vai nepilnīgi dati var izraisīt izpildlaika kļūdas, tādējādi uzlabojot gan veiktspēju, gan uzticamību.

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 un Python datu apstrādes atšķirību izpēte

Tulkojot JavaScript valodā Python funkcijas, kurās tiek izmantotas tādas bibliotēkas kā Pandas, ir svarīgi saprast, kā katra valoda pārvalda datus. Kamēr Python izmanto Pandas jaudīgām un augsta līmeņa DataFrame manipulācijām JavaScript parasti darbojas ar masīviem un objektiem, kas prasa vairāk manuālu datu struktūru apstrādi. Tulkošanas process bieži ietver šo darbību atkārtotu izveidi, izmantojot vietējās JavaScript funkcijas, piemēram, filtru un karte, kas var atkārtot nosacītās filtrēšanas un kolonnu darbības, kuras jūs veiktu programmā Python.

Vēl viena būtiska atšķirība ir tajā, kā katra valoda optimizē šīs darbības. Pandas darbojas uz visiem DataFrame, izmantojot vektorizāciju, kas padara to ļoti ātru lielu datu kopu gadījumā. Turpretim JavaScript apstrādā masīvus secīgi, kas var radīt veiktspējas problēmas, palielinoties datu kopas lielumam. Izmantojot optimizētas metodes, piemēram, samazināt un Matem.maks, JavaScript kods var atkārtot lielu daļu Pandas funkcionalitātes, vienlaikus saglabājot saprātīgu veiktspējas līmeni mazākām datu kopām.

Visbeidzot, kļūdu apstrāde un datu validācija ir galvenie aspekti, pārvēršot Python skriptus par JavaScript. Python, funkcijas, piemēram loc noteikt skaidrus izņēmumus, ja trūkst datu vai tie ir nederīgi. Programmā JavaScript ir manuāli jāpievieno ievades validācija un rokturis null vai nedefinētas vērtības, lai novērstu skripta kļūmi. Pārejot starp šīm divām valodām, ir svarīgi nodrošināt ievades datu struktūras pareizu formatējumu un izveidot rezerves mehānismus.