R இல் ifelse() vs if_else() இன் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வது

R இல் ஏன் நிபந்தனை மதிப்பீடு வேறுபடுகிறது?

R இல் நிபந்தனை செயல்பாடுகளுடன் பணிபுரிவது பெரும்பாலும் நுட்பமான மற்றும் முக்கியமான வேறுபாடுகளை வெளிச்சத்திற்குக் கொண்டுவருகிறது. அடிக்கடி விவாதிக்கப்படும் தலைப்பு நடத்தை ifelse() ஒப்பிடும்போது if_else(), குறிப்பாக குழுவான தரவு மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளும் போது. 📊

சமீபத்தில், டெவலப்பர்கள் அதை கவனித்தனர் if_else() நிபந்தனை பூர்த்தி செய்யப்படாவிட்டாலும், உண்மை மற்றும் தவறான நிலைமைகளை மதிப்பீடு செய்யலாம். இது தேவையற்ற மேல்நிலை மற்றும் செயலாக்கம் பற்றிய கவலைகளை எழுப்புகிறது, இது எதிர்பாராத எச்சரிக்கைகளுக்கு வழிவகுக்கும். 🛠️

எடுத்துக்காட்டாக, விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கொண்ட ஒரு குழுவான தரவு சட்டகம் ஒரு எச்சரிக்கையை உருவாக்கலாம் if_else() அது ஏற்படாது ifelse(). இது பிழையை ஏற்படுத்தாவிட்டாலும், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் செயல்திறன் முன்னுரிமையாக இருக்கும் போது இது குழப்பத்தை ஏற்படுத்தும்.

இந்த கட்டுரையில், இது ஏன் நிகழ்கிறது, அதை எவ்வாறு கையாள்வது மற்றும் எப்போது தேர்வு செய்வது என்று ஆராய்வோம் ifelse() அல்லது if_else(). முடிவில், இந்த செயல்பாடுகளின் நுணுக்கங்களையும் உங்கள் குறியீட்டிற்கான அவற்றின் தாக்கங்களையும் நீங்கள் புரிந்துகொள்வீர்கள். நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் நுண்ணறிவுகளுடன் முழுக்குப்போம்! 🖥️

R இல் நிபந்தனை மதிப்பீடுகளைப் புரிந்துகொள்வது

R இல் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது, ​​இடையே உள்ள வேறுபாடு ifelse() மற்றும் if_else() குறிப்பாக குழுவான தரவு சூழல்களில் முக்கியமானதாகிறது. முதல் ஸ்கிரிப்ட் பயன்படுத்துவதை நிரூபித்தது ifelse() ஒரு புதிய நெடுவரிசையைக் கணக்கிடுவதற்கு, ஒவ்வொரு குழுவிலும் ஏதேனும் விடுபடாத தேதிகள் உள்ளதா என நிபந்தனை சரிபார்க்கிறது. நிபந்தனை உண்மையாக இருந்தால், விடுபடாத முந்தைய தேதியை அது ஒதுக்கும்; இல்லையெனில், அது ஒதுக்குகிறது என்.ஏ. இந்த அணுகுமுறை நேரடியானது மற்றும் நன்றாக வேலை செய்கிறது, இருப்பினும் இதற்கு மாற்றுவது போன்ற சீரான வகைகளை உறுதிசெய்ய வார்ப்பு முடிவுகள் தேவைப்படுகின்றன. என.தேதி(). 🎯

இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் உதவுகிறது if_else(), dplyr தொகுப்பிலிருந்து ஒரு கடுமையான மாற்று. போலல்லாமல் ifelse(), if_else() உண்மை மற்றும் தவறான வருவாய் மதிப்புகளுக்கு இடையே கடுமையான வகை நிலைத்தன்மையைச் செயல்படுத்துகிறது, இது சாத்தியமான பிழைகளைக் குறைக்கிறது. இருப்பினும், இந்த கண்டிப்பு ஒரு பரிமாற்றத்துடன் வருகிறது: if_else() நிபந்தனையின் முடிவைப் பொருட்படுத்தாமல் உண்மை மற்றும் தவறான கிளைகள் இரண்டையும் மதிப்பீடு செய்கிறது. இது தேவையற்ற மேல்நிலையில் விளைகிறது, மதிப்பிடும் போது எங்கள் எடுத்துக்காட்டில் உள்ள எச்சரிக்கை மூலம் இது நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது NA_தேதி_ சரியான தேதிகள் இல்லாத குழுவில். 🛠️

இந்த சிக்கல்களைத் தணிக்க, மூன்றாவது ஸ்கிரிப்ட் தனிப்பயன் செயல்பாட்டை அறிமுகப்படுத்தியது, கணக்கிட_இல்லை, இது விடுபடாத முந்தைய தேதியைக் கண்டறிவதற்கான தர்க்கத்தை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்பாடு வாசிப்புத்திறன் மற்றும் மட்டுப்படுத்துதலை மேம்படுத்துகிறது, இது திட்டங்களில் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடியதாக ஆக்குகிறது. இது நிபந்தனை சரிபார்ப்பைக் கையாளுகிறது மற்றும் தேவையற்ற மதிப்பீட்டைத் தவிர்க்கிறது, தூய்மையான மற்றும் திறமையான தீர்வை வழங்குகிறது. உதாரணமாக, சந்திப்பு அட்டவணைகளை நிர்வகித்தல் போன்ற நிஜ உலகக் காட்சிகளில், தவிர்க்கக்கூடிய எச்சரிக்கைகளைத் தூண்டாமல் விடுபட்ட தரவை துல்லியமாகக் கையாளுவதை இந்த அணுகுமுறை உறுதி செய்கிறது.

இறுதியாக, அனைத்து தீர்வுகளையும் பயன்படுத்தி சோதித்தோம் என்று சோதிக்கவும் நூலகம் சரியானதை சரிபார்க்க. கணக்கிடப்பட்டதைச் சரிபார்ப்பது போன்ற அலகு சோதனைகள் அல்லாத_நா மதிப்புகள் எதிர்பார்ப்புகளுடன் பொருந்துகின்றன, ஸ்கிரிப்ட்கள் திட்டமிட்டபடி செயல்படுகின்றன என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது உற்பத்தி சூழல்களில் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த சோதனைகள் அவசியம். இந்த நுட்பங்களை இணைப்பதன் மூலம், R. 🚀 இல் நிபந்தனை மதிப்பீட்டின் சாத்தியக்கூறுகளை நிவர்த்தி செய்யும் போது, ​​பல்வேறு தரவு கையாளுதல் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் நெகிழ்வான, செயல்திறன்-உகந்த தீர்வுகளை நாங்கள் வழங்குகிறோம்.

# 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)

# 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)

# 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)

# 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))
})

R இல் நிபந்தனை மதிப்பீட்டின் மேம்பட்ட நுண்ணறிவு

பயன்படுத்துவதில் ஒரு முக்கியமான அம்சம் ifelse() மற்றும் if_else() R இல் அவற்றின் செயல்திறன் தாக்கங்கள், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் உள்ளது. இரண்டு கிளைகளின் மதிப்பீடு if_else(), நிபந்தனை தவறானதாக இருந்தாலும் கூட, தேவையற்ற கணக்கீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். போன்ற செயல்பாடுகளுடன் பணிபுரியும் போது இது குறிப்பாகத் தெரிகிறது min() அல்லது விடுபட்ட மதிப்புகளை உள்ளடக்கிய செயல்பாடுகள் (NA) இத்தகைய நடத்தை மேல்நிலையை அறிமுகப்படுத்தலாம், இது கடுமையான வகை சரிபார்ப்பு மற்றும் கணக்கீட்டு திறன் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வர்த்தக பரிமாற்றங்களை மதிப்பிடுவது அவசியம். 🚀

மற்றொரு முன்னோக்கு பிழை கையாளுதல் மற்றும் பிழைத்திருத்தம் ஆகும். கடுமையான இயல்பு if_else() பொருந்தாத தரவு வகைகள் முன்கூட்டியே பிடிக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. வலுவான வகை நிலைத்தன்மை தேவைப்படும் திட்டங்களுக்கு இது சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது. இருப்பினும், வகை பொருந்தாத சூழ்நிலைகளில், ifelse() மிகவும் நெகிழ்வான மாற்றீட்டை வழங்குகிறது. வகை பாதுகாப்பு மற்றும் கணக்கீட்டு வேகத்திற்கு எப்போது முன்னுரிமை அளிக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது நிபந்தனை தர்க்கத்தைக் கையாளும் R புரோகிராமர்களுக்கு ஒரு முக்கிய முடிவாகும். 🔍

இறுதியாக, தனிப்பயன் செயல்பாடுகளின் பயன்பாடு, முன்னர் ஆராயப்பட்டது, சிக்கலான நிலைமைகளைக் கையாள்வதில் மட்டுப்படுத்தலின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. நிபந்தனை தர்க்கத்தை மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய செயல்பாடுகளில் இணைப்பது குறியீட்டுத் தெளிவை மேம்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், வடிவமைக்கப்பட்ட தேர்வுமுறை உத்திகளையும் அனுமதிக்கிறது. நேர-தொடர் தரவைச் செயலாக்குதல் அல்லது விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்புகளைச் சுத்தம் செய்தல் போன்ற குழுப்படுத்தப்பட்ட செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கிய பணிப்பாய்வுகளில் இது மிகவும் மதிப்புமிக்கது. இந்த பரிசீலனைகளை கவனமாக சமநிலைப்படுத்துவதன் மூலம், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை பராமரிக்கும் போது டெவலப்பர்கள் தங்களின் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கான சரியான கருவிகளை தேர்வு செய்யலாம். 🎯