R వెక్టర్‌లను ఉపయోగించి ఖాళీ తీగలను లెక్కించడం

R వెక్టర్స్‌లో ఖాళీ తీగలను నిర్వహించడం

R లో సమర్థవంతమైన డేటా నిర్వహణ మరియు ప్రాసెసింగ్ అవసరం, ప్రత్యేకించి భారీ డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు. వెక్టార్‌లో ఖాళీ తీగలను కనుగొనడం మరియు లెక్కించడం ఒక సాధారణ పని. ఈ ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లు పూర్తిగా ఖాళీగా ఉండవచ్చు లేదా ఖాళీలను కలిగి ఉండవచ్చు మరియు వాటిని చేతితో కనుగొనడం చాలా సమయం తీసుకుంటుంది మరియు తప్పులకు అవకాశం ఉంటుంది.

ఈ కథనం R లో ఈ ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను స్వయంచాలకంగా లెక్కించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ఈ పద్ధతిలో, పెద్ద వెక్టర్‌లను నిర్వహించడం చాలా సులభం మరియు మీరు ప్రతి మూలకాన్ని మాన్యువల్‌గా పరిశీలించాల్సిన అవసరం లేదు, ఇది సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు లోపాల సంభావ్యతను తగ్గిస్తుంది.

స్క్రిప్ట్‌ల వివరణాత్మక వివరణ

R స్క్రిప్ట్ వివిధ మూలకాలతో వెక్టార్‌ను సృష్టించడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది, వాటిలో కొన్ని ఖాళీగా ఉన్న లేదా ఖాళీలను మాత్రమే కలిగి ఉండే స్ట్రింగ్‌లు. ప్రతి వెక్టార్ మూలకానికి ఒక ఫంక్షన్‌ను వర్తింపజేయడానికి, ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించండి sapply. trimws ఫంక్షన్‌లోని ప్రతి స్ట్రింగ్ నుండి లీడింగ్ మరియు ట్రైలింగ్ స్పేస్‌లను తొలగిస్తుంది. ట్రిమ్ చేయబడిన స్ట్రింగ్ షరతును ఉపయోగించి శూన్యత కోసం తనిఖీ చేయబడుతుంది trimws(x) == "", మరియు ఈ షరతు ఎన్నిసార్లు నిజమో కండిషన్ ఉపయోగించి లెక్కించబడుతుంది sum. ఈ పద్ధతిలో ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను చేర్చడానికి పెద్ద వెక్టర్‌లను సమర్ధవంతంగా లెక్కించవచ్చు.

పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లో వెక్టర్ అదే విధంగా నిర్వచించబడింది. ది re.match ఫంక్షన్ కేవలం వైట్‌స్పేస్‌ను కలిగి ఉన్న లేదా ఖాళీగా ఉన్న స్ట్రింగ్‌ల కోసం చూసే సాధారణ వ్యక్తీకరణ నమూనాతో సరిపోలడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. జనరేటర్ వ్యక్తీకరణ sum(1 for x in vec if re.match(r'^\s*$', x)) వెక్టార్‌లోని ప్రతి మూలకం ద్వారా పునరావృతం చేయడం ద్వారా మరియు ప్రతిదానికి సాధారణ వ్యక్తీకరణను వర్తింపజేయడం ద్వారా నమూనాతో సరిపోలే మూలకాల సంఖ్యను గణిస్తుంది. ఈ స్క్రిప్ట్ స్వయంచాలకంగా ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను గణిస్తుంది కాబట్టి పెద్ద డేటాసెట్‌లతో బాగా పని చేస్తుంది.

స్క్రిప్ట్ వినియోగ వివరణ

మిశ్రమ మూలకాలతో వెక్టర్ కూడా జావాస్క్రిప్ట్ స్క్రిప్ట్ ద్వారా నిర్వచించబడుతుంది. పరీక్ష ఫంక్షన్‌లో ఉత్తీర్ణులైన సభ్యులతో కొత్త శ్రేణిని రూపొందించడానికి, ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించండి filter. ఈ పద్ధతి ఉపయోగించి స్ట్రింగ్ యొక్క రెండు చివరలను వైట్‌స్పేస్‌ను ట్రిమ్ చేస్తుంది trim, ఆపై ఉపయోగించి కత్తిరించిన స్ట్రింగ్ ఖాళీగా ఉందో లేదో పరీక్షించడానికి x.trim() === "". ఫిల్టర్ చేసిన శ్రేణి పొడవు ద్వారా ఖాళీ స్ట్రింగ్‌ల సంఖ్య సూచించబడుతుంది. వెబ్ డెవలప్‌మెంట్ సందర్భాలలో ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను హ్యాండిల్ చేస్తున్నప్పుడు, ఈ స్క్రిప్ట్ బాగా పనిచేస్తుంది.

అనే ఫంక్షన్ count_empty_strings మరియు ఒక వెక్టర్ బాష్ స్క్రిప్ట్‌లో నిర్వచించబడింది. ఫంక్షన్ లోపల ప్రతి వెక్టార్ సభ్యునిపై లూప్ పునరావృతమవుతుంది. తో అన్ని ఖాళీలను తొలగించిన తర్వాత tr -d '[:space:]', పరిస్థితి [[ -z "$(echo -n $i | tr -d '[:space:]')" ]] స్ట్రింగ్ ఖాళీగా ఉందో లేదో నిర్ణయిస్తుంది. ప్రతి ఖాళీ స్ట్రింగ్‌తో, కౌంటర్ వేరియబుల్ ((count++)) పెరిగింది. ఈ స్క్రిప్ట్ టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్-సంబంధిత కమాండ్-లైన్ టాస్క్‌లు మరియు షెల్ స్క్రిప్టింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.

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

ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను నిర్వహించడానికి మరిన్ని అధునాతన R పద్ధతులు

R లో ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను నిర్వహించడానికి ముందు విశ్లేషణ కోసం డేటాను సిద్ధం చేయడం ప్రక్రియ యొక్క మరొక భాగం. డేటా విశ్లేషణ ఫలితాలు ఖాళీ స్ట్రింగ్‌ల ద్వారా వక్రీకరించబడతాయి, ప్రత్యేకించి టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌తో కూడిన ఉద్యోగాలలో. మీరు ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను గుర్తించడం మరియు లెక్కించడం ద్వారా మీ డేటాను మరింత సమర్థవంతంగా శుభ్రం చేయవచ్చు. R యొక్క స్ట్రింగ్ మానిప్యులేషన్ రొటీన్‌లు మరియు సాధారణ వ్యక్తీకరణలు ఈ రకమైన పనికి కీలకమైన సాధనాలు. రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్‌లు స్ట్రింగ్‌లలోనే నమూనాలను సరిపోల్చడానికి బలమైన పద్ధతిని అందిస్తాయి, దీని వలన ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లు లేదా కేవలం వైట్‌స్పేస్ ఉన్న స్ట్రింగ్‌లను గుర్తించడం మరియు నిర్వహించడం సాధ్యమవుతుంది.

ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను ఫిల్టర్ చేయడం లేదా ప్లేస్‌హోల్డర్‌లతో భర్తీ చేయడం వంటి ప్రాథమిక లెక్కింపు కాకుండా ఇతర పనుల కోసం ఇలాంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు వెక్టార్‌లోని అన్ని ఖాళీ స్ట్రింగ్‌లను R లను ఉపయోగించి NA విలువలతో భర్తీ చేయవచ్చు gsub ఫంక్షన్, ఇది తదుపరి డేటా ప్రాసెసింగ్ దశలలో వాటిని నిర్వహించడం సులభం చేస్తుంది. ఈ విధానాలను నేర్చుకోవడం వలన మీ డేటా సరైనదని మరియు ఆధారపడదగినదని హామీ ఇస్తుంది, ఇది డేటా సైన్స్, బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్ మరియు సోషల్ సైన్సెస్‌తో సహా అనేక విభాగాలలో భారీ డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు చాలా ముఖ్యమైనది. ఏదైనా డేటా విశ్లేషణ పైప్‌లైన్‌లో డేటా క్లీనింగ్ అనేది ఒక ముఖ్యమైన దశ.

R లో ఖాళీగా ఉన్న తీగలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం

ముగింపులో, ఖచ్చితమైన డేటా విశ్లేషణకు R వెక్టర్స్‌లోని ఖాళీ స్ట్రింగ్‌ల నిర్వహణ అవసరం. మీరు రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్‌లు లేదా ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా ఖాళీ స్ట్రింగ్‌ల లెక్కింపు మరియు ప్రాసెసింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయవచ్చు sapply మరియు trimws. ఈ పద్ధతులు వివిధ డేటా-ఆధారిత డొమైన్‌లలో అమూల్యమైన వనరులు, ఎందుకంటే అవి సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా మీ డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి.