R വെക്‌ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ എണ്ണുന്നു

R വെക്റ്ററുകളിൽ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

R-ൽ കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യലും പ്രോസസ്സിംഗും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. വെക്‌ടറിൽ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതും എണ്ണുന്നതും ഒരു സാധാരണ ജോലിയാണ്. ഈ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ പൂർണ്ണമായും ശൂന്യമാകാം അല്ലെങ്കിൽ സ്‌പെയ്‌സുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം, അവ കൈകൊണ്ട് കണ്ടെത്തുന്നത് സമയമെടുക്കുന്നതും തെറ്റുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ളതുമാണ്.

ഈ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ R-ൽ സ്വയമേവ എണ്ണുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗം ഈ ലേഖനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, വലിയ വെക്റ്ററുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാണ്, കൂടാതെ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല, ഇത് സമയം ലാഭിക്കുകയും പിശകുകളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ വിശദമായ വിശദീകരണം

R സ്ക്രിപ്റ്റ് ആരംഭിക്കുന്നത് വിവിധ ഘടകങ്ങളുള്ള ഒരു വെക്റ്റർ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ടാണ്, അവയിൽ ചിലത് ശൂന്യമായ അല്ലെങ്കിൽ സ്പെയ്സുകൾ മാത്രം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സ്ട്രിംഗുകളാണ്. ഓരോ വെക്റ്റർ മൂലകത്തിനും ഒരു ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന്, ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുക sapply. trimws ഫംഗ്‌ഷനിലെ എല്ലാ സ്‌ട്രിംഗിൽ നിന്നും ലീഡിംഗ്, ട്രെയിലിംഗ് സ്‌പെയ്‌സുകൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു. ട്രിം ചെയ്‌ത സ്‌ട്രിംഗ് അവസ്ഥ ഉപയോഗിച്ച് ശൂന്യമാണോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു trimws(x) == "", കൂടാതെ ഈ അവസ്ഥ എത്ര തവണ ശരിയാണെന്നത് വ്യവസ്ഥ ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കുന്നു sum. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് വലിയ വെക്റ്ററുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കണക്കാക്കാം.

പൈത്തൺ ലിപിയിൽ വെക്‌ടറിനെ അതേ രീതിയിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു. ദി re.match വൈറ്റ്‌സ്‌പെയ്‌സ് മാത്രമുള്ളതോ ശൂന്യമായതോ ആയ സ്ട്രിംഗുകൾക്കായി തിരയുന്ന ഒരു സാധാരണ എക്‌സ്‌പ്രഷൻ പാറ്റേണുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ജനറേറ്റർ എക്സ്പ്രഷൻ sum(1 for x in vec if re.match(r'^\s*$', x)) വെക്‌ടറിലെ ഓരോ മൂലകത്തിലൂടെയും ആവർത്തിച്ച് പാറ്റേണുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന മൂലകങ്ങളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കുകയും ഓരോന്നിനും പതിവ് എക്‌സ്‌പ്രഷൻ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ സ്വയമേവ എണ്ണുന്നതിനാൽ ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗ വിശദീകരണം

മിക്സഡ് മൂലകങ്ങളുള്ള ഒരു വെക്റ്ററും JavaScript സ്ക്രിപ്റ്റ് നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു ടെസ്റ്റ് ഫംഗ്‌ഷൻ പാസാക്കുന്ന അംഗങ്ങളുമായി ഒരു പുതിയ അറേ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ, ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുക filter. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്ട്രിംഗിൻ്റെ രണ്ട് അറ്റത്തും വൈറ്റ്‌സ്‌പേസ് ട്രിം ചെയ്യുന്നു trim, തുടർന്ന് ട്രിം ചെയ്ത സ്ട്രിംഗ് ശൂന്യമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു x.trim() === "". ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകളുടെ എണ്ണം ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത അറേയുടെ ദൈർഘ്യം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വെബ് വികസന സന്ദർഭങ്ങളിൽ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

എന്നൊരു ചടങ്ങ് count_empty_strings ബാഷ് സ്ക്രിപ്റ്റിൽ ഒരു വെക്റ്റർ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു. ഫംഗ്‌ഷനിലെ ഓരോ വെക്‌റ്റർ അംഗത്തിനും മേൽ ഒരു ലൂപ്പ് ആവർത്തിക്കുന്നു. ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാ സ്പെയ്സുകളും ഇല്ലാതാക്കിയ ശേഷം tr -d '[:space:]', വ്യവസ്ഥ [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]] സ്ട്രിംഗ് ശൂന്യമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഓരോ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗിലും, കൌണ്ടർ വേരിയബിൾ ((count++)) വർദ്ധിച്ചിരിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കമാൻഡ്-ലൈൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കും ഷെൽ സ്ക്രിപ്റ്റിംഗിനും ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കാം.

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

ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ വിപുലമായ R രീതികൾ

R-ൽ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നത് നടപടിക്രമത്തിൻ്റെ മറ്റൊരു ഘടകമാണ്. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൻ്റെ ഫലങ്ങൾ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ വഴി വളച്ചൊടിക്കാൻ കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗും ഉൾപ്പെടുന്ന ജോലികളിൽ. ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് എണ്ണുന്നതിലൂടെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി വൃത്തിയാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. R ൻ്റെ സ്ട്രിംഗ് മാനിപ്പുലേഷൻ ദിനചര്യകളും പതിവ് എക്സ്പ്രഷനുകളും ഇത്തരത്തിലുള്ള ജോലികൾക്കുള്ള നിർണായക ഉപകരണങ്ങളാണ്. സ്ട്രിംഗുകൾക്കുള്ളിൽ പാറ്റേണുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ രീതി റെഗുലർ എക്‌സ്‌പ്രഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ശൂന്യമായ സ്‌ട്രിംഗുകളോ വൈറ്റ്‌സ്‌പെയ്‌സ് അടങ്ങിയ സ്‌ട്രിംഗുകളോ ഫലപ്രദമായി തിരിച്ചറിയാനും നിയന്ത്രിക്കാനും സാധ്യമാക്കുന്നു.

ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക പോലുള്ള അടിസ്ഥാന കൗണ്ടിംഗ് ഒഴികെയുള്ള മറ്റ് ജോലികൾക്ക് സമാനമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, വെക്‌ടറിലെ എല്ലാ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകളും നിങ്ങൾക്ക് R-കൾ ഉപയോഗിച്ച് NA മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാം gsub ഫംഗ്‌ഷൻ, ഇത് പിന്നീടുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങളിൽ അവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഈ നടപടിക്രമങ്ങൾ പഠിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കൃത്യവും ആശ്രയയോഗ്യവുമാണെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകും, ഡാറ്റാ സയൻസ്, ബയോ ഇൻഫോർമാറ്റിക്‌സ്, സോഷ്യൽ സയൻസസ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി വിഷയങ്ങളിൽ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഏതൊരു ഡാറ്റ വിശകലന പൈപ്പ്ലൈനിലും ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണ്.

R-ലെ ഒഴിവുള്ള സ്ട്രിംഗുകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

ഉപസംഹാരമായി, കൃത്യമായ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് R വെക്റ്ററുകൾക്കുള്ളിലെ ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകളുടെ മാനേജ്മെൻ്റ് ആവശ്യമാണ്. സാധാരണ എക്‌സ്‌പ്രഷനുകളോ ഫംഗ്‌ഷനുകളോ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ശൂന്യമായ സ്ട്രിംഗുകളുടെ എണ്ണലും പ്രോസസ്സിംഗും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം sapply ഒപ്പം trimws. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാധിഷ്ടിത ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഉറവിടങ്ങളാണ്, കാരണം അവ സമയം ലാഭിക്കുക മാത്രമല്ല നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിൻ്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.