आर वेक्टर वापरून रिक्त तार मोजणे

आर वेक्टरमध्ये रिकाम्या स्ट्रिंग्स हाताळणे

R मध्ये कार्यक्षम डेटा हाताळणी आणि प्रक्रिया आवश्यक आहे, विशेषत: मोठ्या डेटासेटसह काम करताना. वेक्टरमधील रिक्त तार शोधणे आणि मोजणे हे एक सामान्य काम आहे. या रिकाम्या स्ट्रिंग्स पूर्णपणे रिकाम्या असू शकतात किंवा त्यात फक्त मोकळी जागा असू शकते आणि त्यांना हाताने शोधणे वेळखाऊ आणि चुका होण्याची शक्यता असते.

हा लेख R मध्ये या रिकाम्या स्ट्रिंग्सची आपोआप मोजणी करण्याचा एक मार्ग देतो. या पद्धतीसह, मोठे वेक्टर व्यवस्थापित करणे सोपे आहे आणि प्रत्येक घटकाचे व्यक्तिचलितपणे परीक्षण करणे आवश्यक नाही, ज्यामुळे वेळ वाचतो आणि त्रुटींची शक्यता कमी होते.

लिपींचे तपशीलवार स्पष्टीकरण

आर स्क्रिप्ट विविध घटकांसह वेक्टर तयार करून सुरू होते, ज्यापैकी काही स्ट्रिंग्स रिक्त आहेत किंवा फक्त रिक्त स्थान आहेत. प्रत्येक वेक्टर घटकावर फंक्शन लागू करण्यासाठी, फंक्शन वापरा sapply. १ फंक्शनमधील प्रत्येक स्ट्रिंगमधून अग्रगण्य आणि अनुगामी जागा काढून टाकते. ट्रिम केलेली स्ट्रिंग कंडिशन वापरून रिक्ततेसाठी तपासली जाते trimws(x) == "", आणि कंडिशन वापरून ही स्थिती सत्य किती वेळा मोजली जाते sum. या पद्धतीसह रिकाम्या तारांचा समावेश करण्यासाठी मोठ्या वेक्टरची प्रभावीपणे गणना केली जाऊ शकते.

वेक्टरची व्याख्या पायथन स्क्रिप्टमध्ये त्याच प्रकारे केली जाते. द re.match फंक्शनचा वापर रेग्युलर एक्स्प्रेशन पॅटर्नशी जुळण्यासाठी केला जातो जो स्ट्रिंग्स शोधतो ज्यामध्ये फक्त व्हाईटस्पेस असते किंवा ती रिकामी असते. जनरेटर अभिव्यक्ती ५ वेक्टरमधील प्रत्येक घटकाद्वारे पुनरावृत्ती करून आणि प्रत्येकावर नियमित अभिव्यक्ती लागू करून पॅटर्नशी जुळणाऱ्या घटकांची संख्या मोजते. ही स्क्रिप्ट मोठ्या डेटासेटसह चांगले कार्य करते कारण ती स्वयंचलितपणे रिक्त स्ट्रिंगची गणना करते.

स्क्रिप्ट वापर स्पष्टीकरण

मिश्रित घटकांसह वेक्टर देखील JavaScript स्क्रिप्टद्वारे परिभाषित केले जाते. चाचणी फंक्शन पास करणाऱ्या सदस्यांसह नवीन ॲरे तयार करण्यासाठी, फंक्शन वापरा filter. ही पद्धत वापरून स्ट्रिंगच्या दोन्ही टोकांपासून व्हाईटस्पेस ट्रिम करते ७, आणि नंतर ट्रिम केलेली स्ट्रिंग रिकामी आहे की नाही हे पाहण्यासाठी चाचण्या करा x.trim() === "". रिकाम्या स्ट्रिंगची संख्या फिल्टर केलेल्या ॲरेच्या लांबीने दर्शविली जाते. वेब डेव्हलपमेंट संदर्भांमध्ये रिकाम्या स्ट्रिंग्स हाताळताना, ही स्क्रिप्ट चांगली काम करते.

नावाचे फंक्शन ९ आणि व्हेक्टर बॅश स्क्रिप्टमध्ये परिभाषित केले आहे. फंक्शनमधील प्रत्येक वेक्टर सदस्यावर लूप पुनरावृत्ती होते. सह सर्व रिक्त स्थान हटविल्यानंतर tr -d '[:space:]', अट [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]] स्ट्रिंग रिक्त आहे की नाही हे निर्धारित करते. प्रत्येक रिकाम्या स्ट्रिंगसह, काउंटर व्हेरिएबल ((count++)) वाढले आहे. ही स्क्रिप्ट मजकूर प्रक्रिया-संबंधित कमांड-लाइन कार्ये आणि शेल स्क्रिप्टिंगसाठी वापरली जाऊ शकते.

vector <- c("Red", "   ", "", "5", "")
count_empty_strings <- function(vec) {
  sum(sapply(vec, function(x) trimws(x) == ""))
}
result <- count_empty_strings(vector)
print(result)

१

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

रिक्त स्ट्रिंग्स व्यवस्थापित करण्यासाठी अधिक प्रगत R पद्धती

R मध्ये रिकाम्या स्ट्रिंग्स हाताळण्यापूर्वी विश्लेषणासाठी डेटा तयार करणे हा प्रक्रियेचा आणखी एक घटक आहे. डेटा विश्लेषणाचे परिणाम रिकाम्या स्ट्रिंगद्वारे विकृत केले जाऊ शकतात, विशेषतः मजकूर खाणकाम आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेचा समावेश असलेल्या नोकऱ्यांमध्ये. रिकाम्या स्ट्रिंग्स ओळखून आणि मोजून तुम्ही तुमचा डेटा अधिक कार्यक्षमतेने साफ करू शकता. R चे स्ट्रिंग मॅनिप्युलेशन रूटीन आणि रेग्युलर एक्स्प्रेशन्स ही या प्रकारच्या कामासाठी महत्त्वाची साधने आहेत. रेग्युलर एक्स्प्रेशन्स स्ट्रिंग्समधील पॅटर्न जुळवण्याची एक मजबूत पद्धत देतात, ज्यामुळे रिकाम्या स्ट्रिंग्स किंवा स्ट्रिंग्स ओळखणे आणि व्यवस्थापित करणे शक्य होते ज्यामध्ये फक्त व्हाइटस्पेस असते.

अशाच पद्धतींचा वापर मूलभूत मोजणी व्यतिरिक्त इतर कार्यांसाठी केला जाऊ शकतो, जसे की रिक्त तार फिल्टर करणे किंवा प्लेसहोल्डरसह बदलणे. उदाहरणार्थ, तुम्ही R चा वापर करून व्हेक्टरमधील सर्व रिकाम्या स्ट्रिंग्स NA व्हॅल्यूसह बदलू शकता gsub फंक्शन, जे नंतरच्या डेटा प्रोसेसिंग टप्प्यात त्यांचे व्यवस्थापन सुलभ करेल. या कार्यपद्धती शिकल्याने तुमचा डेटा योग्य आणि विश्वासार्ह असल्याची हमी मिळेल, जे डेटा सायन्स, बायोइन्फॉरमॅटिक्स आणि सोशल सायन्ससह अनेक विषयांमध्ये प्रचंड डेटासेट हाताळताना विशेषतः महत्वाचे आहे. कोणत्याही डेटा विश्लेषण पाइपलाइनमध्ये डेटा क्लीनिंग हा एक आवश्यक टप्पा आहे.

आर मध्ये रिकाम्या स्ट्रिंग्सचे प्रभावीपणे व्यवस्थापन करणे

शेवटी, अचूक डेटा विश्लेषणासाठी आर व्हेक्टरमधील रिक्त तारांचे व्यवस्थापन आवश्यक आहे. तुम्ही रेग्युलर एक्स्प्रेशन्स किंवा फंक्शन्स वापरून रिकाम्या स्ट्रिंगची मोजणी आणि प्रक्रिया स्वयंचलित करू शकता. sapply आणि १. ही तंत्रे विविध डेटा-चालित डोमेनमध्ये अमूल्य संसाधने आहेत कारण ते केवळ वेळेची बचत करत नाहीत तर तुमच्या डेटा प्रक्रियेची अचूकता देखील सुधारतात.