R ਵਿੱਚ ifelse() ਬਨਾਮ if_else() ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਆਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ: ifelse() ਬਨਾਮ if_else()

ਆਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਸਮੂਹਿਕ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਲਈ ਟਾਈਡਵਰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
library(lubridate)
# Create a sample data frame
df <- tibble::tribble(
  ~record_id, ~date,
  "id_1", as.Date("2025-12-25"),
  "id_1", as.Date("2024-12-25"),
  "id_2", as.Date("2026-12-25"),
  "id_2", NA,
  "id_3", NA
)
# Solution using ifelse()
df_ifelse <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = ifelse(any(!is.na(date)),
                        as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                        as.Date(NA)))
# View the result
print(df_ifelse)

if_else() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ

R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: if_else() ਨਾਲ ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਟਾਈਡਵਰਸ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
# Solution using if_else()
df_if_else <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = if_else(any(!is.na(date)),
                         as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                         as.Date(NA)))
# View the result
print(df_if_else)

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

# Define a custom function
calculate_non_na <- function(dates) {
  if (any(!is.na(dates))) {
    return(min(dates, na.rm = TRUE))
  } else {
    return(NA)
  }
}
# Apply the custom function
df_custom <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = as.Date(calculate_non_na(date)))
# View the result
print(df_custom)

ਹੱਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ

R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ

# Load required library for testing
library(testthat)
# Test if ifelse() produces the expected result
test_that("ifelse output is correct", {
  expect_equal(df_ifelse$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_ifelse$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if if_else() produces the expected result
test_that("if_else output is correct", {
  expect_equal(df_if_else$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_if_else$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if custom function handles edge cases
test_that("custom function output is correct", {
  expect_equal(df_custom$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_custom$non_na[3], as.Date(NA))
})

Conditional Evaluation in R. ਬਾਰੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ - Frequently asked Questions about Conditional Evaluation in R

1. ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ if_else() ਦੋਵਾਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ?
2. if_else() ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
3. ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ifelse()?
4. ifelse() ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ਾਖਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਸਖਤ ਹੈ।
5. ਵਰਤਣ ਵੇਲੇ ਮੈਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਾਂ if_else() ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ?
6. ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਸ਼ਾਖਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ is.na() ਅਤੇ replace_na() ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ।
7. ਸਕਦਾ ਹੈ ifelse() ਸਮੂਹਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ?
8. ਹਾਂ, ਜਦੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ group_by() ਅਤੇ mutate(), ifelse() ਸਮੂਹਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
9. ਕੀ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
10. ਹਾਂ, ਜੋੜਨਾ ifelse() ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
11. ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਕੀ ਹਨ ifelse()?
12. ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣਾ।
13. ਵਿੱਚ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ if_else()?
14. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ, ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
15. ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ group_by() ਸ਼ਰਤੀਆ ਤਰਕ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ?
16. ਇਹ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
17. ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ifelse() ਜਾਂ if_else()?
18. ਹਾਂ, ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋਏ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
19. ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
20. ਜਦਕਿ ifelse() ਆਲਸੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੇਜ਼ ਹੈ, if_else() ਚੋਣ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ-ਨਿਰਭਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਤਰਕ 'ਤੇ ਅੰਤਮ ਵਿਚਾਰ

ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ifelse() ਅਤੇ if_else() ਆਰ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ if_else() ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 💡

ਇਹਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਿਊਲਰ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਗਰੁੱਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 📊