JavaScript-ലേക്ക് ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പൈത്തൺ ഫംഗ്ഷൻ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു

ഒരു പൈത്തൺ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് മനസ്സിലാക്കുന്നു

വ്യത്യസ്ത ടെക് സ്റ്റാക്കുകളിലോ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലോ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ പൈത്തൺ കോഡ് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് പലപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്. പൈത്തൺ, പ്രത്യേകിച്ച് പാണ്ടാസ് പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾക്കൊപ്പം, ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വത്തിനായി ശക്തമായ ടൂളുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അത് JavaScript-ൽ നേരിട്ട് ലഭ്യമായേക്കില്ല. പൈത്തണിൻ്റെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളെ JavaScript-ൻ്റെ കൂടുതൽ മാനുവൽ പ്രക്രിയകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഇത് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു Pandas DataFrame ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രത്യേക പൈത്തൺ ഫംഗ്‌ഷൻ JavaScript തത്തുല്യമായി എങ്ങനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കും. ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ, പ്രത്യേകമായി മാസങ്ങൾ, സൈറ്റുകൾ, പ്രവർത്തന സമയം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിൽ ഫംഗ്ഷൻ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് 'ഫാക്ടർ' എന്ന ഒരു പ്രധാന മൂല്യം കണ്ടെത്തുന്നു. JavaScript-ൽ ഇത് കാര്യക്ഷമമായി മാറ്റിയെഴുതുന്നതിന്, ഓരോ ഭാഷയും ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗും ആവർത്തനവും എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു ധാരണ ആവശ്യമാണ്.

പൈത്തൺ ഫംഗ്‌ഷൻ പാണ്ടസിൻ്റെ അവബോധജന്യമായ ഡാറ്റാഫ്രെയിം കൃത്രിമത്വം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് വ്യവസ്ഥകളും നിര പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ ഫിൽട്ടറിംഗ് അനുവദിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് സാധാരണയായി അറേകളെയും സ്വമേധയാലുള്ള ആവർത്തനത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്നു, അതേ ഫലം കൈവരിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ഘട്ടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. JavaScript-ൻ്റെ നേറ്റീവ് അറേയും ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് സവിശേഷതകളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരേ ഫലം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഈ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഈ ലേഖനം നിങ്ങളെ നയിക്കും.

ഈ ഗൈഡിൻ്റെ അവസാനത്തോടെ, പൈത്തൺ കോഡിൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമതയെ അനുകരിക്കുന്ന ഒരു പ്രവർത്തനക്ഷമമായ JavaScript കോഡ് നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും, രണ്ട് ഭാഷകൾ തമ്മിലുള്ള സമാന്തരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. നമുക്ക് വിവർത്തന പ്രക്രിയയിലേക്ക് ഊളിയിട്ട് ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗും വീണ്ടെടുക്കലും എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

പൈത്തൺ ഫിൽട്ടറിംഗ് ലോജിക് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു: ഒരു ഡീപ് ഡൈവ്

ഒരു പാണ്ടാസ് ഡാറ്റാഫ്രെയിം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന പൈത്തൺ ഫംഗ്‌ഷൻ, ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളുടെ അറേയ്‌ക്കൊപ്പം സമാനമായ ടാസ്‌ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന തുല്യമായ ജാവാസ്‌ക്രിപ്റ്റ് രീതിയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ആദ്യത്തെ ജാവാസ്‌ക്രിപ്റ്റ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഉപയോഗിച്ച് പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നു ഫിൽട്ടർ() നൽകിയ മാസം, സൈറ്റ്, ഇൻപുട്ടിനേക്കാൾ കുറവോ തുല്യമോ ആയ 'റൺ അവേഴ്‌സ്' എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് എല്ലാ വരികളും എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുള്ള രീതി (ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു നിരയായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു). ഇത് നിർണായകമാണ്, കാരണം ഇത് എങ്ങനെ അനുകരിക്കുന്നു സ്ഥലം[] പാണ്ടസിലെ ഫംഗ്‌ഷൻ പൈത്തണിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒന്നിലധികം വ്യവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രസക്തമായ റെക്കോർഡുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ കോഡിനെ അനുവദിക്കുന്നു.

അടുത്തതായി, പരമാവധി 'റൺ അവേഴ്‌സ്' ഉപയോഗിച്ച് വരി തിരിച്ചറിയാൻ ഫിൽട്ടർ ചെയ്‌ത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. സ്ക്രിപ്റ്റ് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു കുറയ്ക്കുക() ഫംഗ്‌ഷൻ, ഇത് ഒരു അറേയിലൂടെ ആവർത്തിക്കാനും ഫലങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനോ താരതമ്യം ചെയ്യാനോ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ശക്തമായ ഒരു അറേ രീതിയാണ്. ഈ രീതി പരമാവധി മൂല്യം കണ്ടെത്തുന്നതിന് അനുയോജ്യമാണ്, കാരണം ഇത് ഏറ്റവും ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള വരി കണ്ടെത്തുന്നതുവരെ ഓരോ വരിയുടെയും 'റൺ അവേഴ്‌സ്' തുടർച്ചയായി താരതമ്യം ചെയ്യാൻ സ്‌ക്രിപ്റ്റിനെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു. ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തുല്യമാണ് പരമാവധി() പൈത്തണിലെ പ്രവർത്തനം, ഭാഷകൾക്കിടയിൽ സുഗമമായ പരിവർത്തനം നൽകുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സമീപനത്തിൽ, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പരമാവധി 'റൺ അവേഴ്‌സ്' കണ്ടെത്തുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു Math.max() കൂടെ പ്രവർത്തനം മാപ്പ്() രീതി. മാപ്പ് ഫംഗ്‌ഷൻ ഓരോ വരിയിൽ നിന്നും 'റൺ അവേഴ്‌സ്' എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുകയും അത് Math.max-ലേക്ക് കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു, അത് ഏറ്റവും വലിയ മൂല്യം നൽകുന്നു. പരമാവധി 'റൺ അവേഴ്‌സ്' കണ്ടെത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് കണ്ടെത്തുക() അനുബന്ധ വരി കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള രീതി. ഈ സമീപനം ബിൽറ്റ്-ഇൻ അറേ രീതികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ സംക്ഷിപ്തവും വായിക്കാനാകുന്നതുമായ രീതി പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അവസാനമായി, ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയവും എഡ്ജ് കേസ് കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് മൂന്നാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ സാധുവാണോ ശൂന്യമാണോ എന്ന് ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് പരിശോധിക്കുന്നു. ഇത് ഫിൽട്ടറിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ നേരിട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു. ഓപ്ഷണൽ ചെയിനിംഗ് ചേർക്കുന്നതിലൂടെ ?. കൈകാര്യം ചെയ്യലും ശൂന്യം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഒരു ഡാറ്റയും വ്യവസ്ഥകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിലും, അത് ക്രാഷ് ചെയ്യില്ലെന്നും ഉചിതമായ ഫലം നൽകുമെന്നും സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. നഷ്‌ടമായതോ അപൂർണ്ണമായതോ ആയ ഡാറ്റ റൺടൈം പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്, അങ്ങനെ പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

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, പൈത്തൺ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

Pandas പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന Python ഫംഗ്‌ഷനുകൾ JavaScript-ലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഓരോ ഭാഷയും ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്ങനെയെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പാണ്ടകൾ ശക്തവും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ളതുമായ ഡാറ്റാഫ്രെയിം കൃത്രിമത്വങ്ങൾക്കായി, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് സാധാരണയായി അറേകളിലും ഒബ്‌ജക്റ്റുകളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടുതൽ മാനുവൽ ഡാറ്റാ ഘടന കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. വിവർത്തന പ്രക്രിയയിൽ പലപ്പോഴും നേറ്റീവ് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു ഫിൽട്ടർ ഒപ്പം ഭൂപടം, പൈത്തണിൽ നിങ്ങൾ നിർവഹിക്കുന്ന സോപാധിക ഫിൽട്ടറിംഗും കോളം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളും ഇതിന് ആവർത്തിക്കാനാകും.

ഓരോ ഭാഷയും ഈ പ്രവർത്തനങ്ങളെ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു എന്നതിലാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന വ്യത്യാസം. വെക്‌ടറൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് മുഴുവൻ ഡാറ്റാഫ്രെയിമുകളിലും പാണ്ടസ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് വളരെ വേഗതയുള്ളതാക്കുന്നു. ഇതിനു വിപരീതമായി, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് അറേകൾ ക്രമാനുഗതമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുപ്പങ്ങൾ വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് പ്രകടന വെല്ലുവിളികളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. പോലുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് കുറയ്ക്കുക ഒപ്പം Math.max, ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ന്യായമായ പെർഫോമൻസ് ലെവലുകൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് കോഡിന് പാണ്ടകളുടെ മിക്ക പ്രവർത്തനങ്ങളും ആവർത്തിക്കാനാകും.

അവസാനമായി, പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയവും പ്രധാന വശങ്ങളാണ്. പൈത്തണിൽ, പോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ലോക്ക് ഡാറ്റ നഷ്‌ടമായാലോ അസാധുവായാലോ വ്യക്തമായ ഒഴിവാക്കലുകൾ ഉയർത്തുക. JavaScript-ൽ, നിങ്ങൾ സ്വമേധയാ ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയവും കൈകാര്യം ചെയ്യലും ചേർക്കേണ്ടതുണ്ട് ശൂന്യം അല്ലെങ്കിൽ സ്ക്രിപ്റ്റ് പരാജയപ്പെടുന്നത് തടയാൻ നിർവചിക്കാത്ത മൂല്യങ്ങൾ. ഈ രണ്ട് ഭാഷകൾക്കിടയിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റാ ഘടന ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്നും ഫാൾബാക്ക് മെക്കാനിസങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.