جاوا اسکرپٹ میں ڈیٹا کو فلٹر کرنے کے لیے ازگر کے فنکشن کا ترجمہ کرنا

جاوا اسکرپٹ میں ازگر کے ڈیٹا فلٹر کی تبدیلی کو سمجھنا

جاوا اسکرپٹ میں پائتھون کوڈ کا ترجمہ کرنا اکثر ضروری ہوتا ہے جب مختلف ٹیک اسٹیکس یا پلیٹ فارمز پر کام کرتے ہوں۔ Python، خاص طور پر پانڈا جیسی لائبریریوں کے ساتھ، ڈیٹا میں ہیرا پھیری کے لیے طاقتور ٹولز پیش کرتا ہے، جو جاوا اسکرپٹ میں براہ راست دستیاب نہیں ہوسکتے ہیں۔ یہ ایک چیلنج بن جاتا ہے جب آپ کو Python کی اعلیٰ سطحی کارروائیوں کو JavaScript کے مزید دستی عمل میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

اس آرٹیکل میں، ہم ایک مخصوص Python فنکشن کو تبدیل کرنے کا طریقہ بتائیں گے جو Pandas DataFrame کو جاوا اسکرپٹ کے مساوی میں فلٹر اور پروسیس کرتا ہے۔ فنکشن مخصوص معیارات، خاص طور پر مہینوں، سائٹس، اور اوقات کار کی بنیاد پر ڈیٹا کو فلٹر کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، اور پھر 'فیکٹر' نامی کلیدی قدر تلاش کرتا ہے۔ جاوا اسکرپٹ میں اسے موثر طریقے سے دوبارہ لکھنے کے لیے یہ سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ ہر زبان ڈیٹا فلٹرنگ اور تکرار کو کیسے ہینڈل کرتی ہے۔

Python فنکشن پانڈوں کی بدیہی ڈیٹا فریم ہیرا پھیری کا استعمال کرتا ہے، جس سے حالات اور کالم آپریشنز کے ساتھ آسانی سے فلٹرنگ کی اجازت ملتی ہے۔ دوسری طرف JavaScript، عام طور پر صفوں اور دستی تکرار پر انحصار کرتا ہے، اسی نتیجہ کو حاصل کرنے کے لیے مزید اقدامات کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ مضمون جاوا اسکرپٹ کی مقامی صف اور آبجیکٹ ہینڈلنگ کی خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے ایک ہی نتیجہ پیدا کرنے کے لیے ان اقدامات کے ذریعے آپ کی رہنمائی کرے گا۔

اس گائیڈ کے اختتام تک، آپ کے پاس ایک کام کرنے والا JavaScript کوڈ ہوگا جو Python کوڈ کی فعالیت کی نقل کرتا ہے، جس سے آپ کو دو زبانوں کے درمیان مطابقت کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔ آئیے ترجمے کے عمل میں غوطہ لگائیں اور دریافت کریں کہ ڈیٹا فلٹرنگ اور بازیافت کو مؤثر طریقے سے کیسے ہینڈل کیا جائے۔

Python Filtering Logic کو JavaScript میں ترجمہ کرنا: ایک گہری غوطہ

پہلا جاوا اسکرپٹ اسکرپٹ ازگر فنکشن کا ترجمہ کرکے کام کرتا ہے، جو پانڈاس ڈیٹا فریم کو فلٹر اور پروسیس کرتا ہے، ایک مساوی جاوا اسکرپٹ طریقہ میں جو اشیاء کی صفوں کے ساتھ اسی طرح کے کام کو سنبھالتا ہے۔ کا استعمال کرتے ہوئے عمل شروع ہوتا ہے فلٹر () ڈیٹا سے تمام قطاریں نکالنے کا طریقہ (جس کو اشیاء کی ایک صف کے طور پر پیش کیا جاتا ہے) جو فراہم کردہ مہینے، سائٹ، اور جہاں 'رن کے اوقات' ان پٹ سے کم یا اس کے برابر ہیں۔ یہ اہم ہے کیونکہ یہ نقل کرتا ہے کہ کس طرح مقام[] پانڈوں میں فنکشن Python میں کام کرتا ہے، جس سے کوڈ کو متعدد شرائط پر مبنی متعلقہ ریکارڈز نکالنے کی اجازت ملتی ہے۔

اس کے بعد، زیادہ سے زیادہ 'رن آورز' کے ساتھ قطار کی شناخت کے لیے فلٹر کردہ ڈیٹا پر کارروائی کی جاتی ہے۔ اسکرپٹ جاوا اسکرپٹ کا استعمال کرتا ہے۔ کم کریں() فنکشن، جو ایک طاقتور سرنی طریقہ ہے جو آپ کو ایک صف کے ذریعے اعادہ کرنے اور نتائج کو جمع کرنے یا موازنہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ طریقہ زیادہ سے زیادہ قدر تلاش کرنے کے لیے مثالی ہے، کیونکہ یہ اسکرپٹ کو ہر قطار کے 'رن کے اوقات' کا مسلسل موازنہ کرنے کے قابل بناتا ہے جب تک کہ اسے سب سے زیادہ قدر والی قطار نہ مل جائے۔ یہ استعمال کرنے کے مترادف ہے۔ زیادہ سے زیادہ() Python میں فنکشن، زبانوں کے درمیان ایک ہموار منتقلی فراہم کرتا ہے۔

دوسرے نقطہ نظر میں، اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ سے زیادہ 'رن کے اوقات' تلاش کرنا آسان بناتا ہے۔ Math.max() کے ساتھ ساتھ فنکشن نقشہ() طریقہ نقشہ کا فنکشن ہر قطار سے 'رن آورز' نکالتا ہے اور اسے Math.max تک پہنچاتا ہے، جو سب سے بڑی قدر لوٹاتا ہے۔ ایک بار زیادہ سے زیادہ 'رن آورز' مل جانے کے بعد، اسکرپٹ استعمال کرتا ہے۔ تلاش کریں() متعلقہ قطار کو تلاش کرنے کا طریقہ۔ یہ نقطہ نظر پہلے سے موجود صف کے طریقوں کا فائدہ اٹھاتا ہے اور مسئلہ کو حل کرنے کے ایک زیادہ جامع اور پڑھنے کے قابل طریقہ کو ظاہر کرتا ہے۔

آخر میں، تیسرا اسکرپٹ ان پٹ کی توثیق اور ایج کیس ہینڈلنگ کو شامل کرکے کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ یہ اسکرپٹ آگے بڑھنے سے پہلے چیک کرتا ہے کہ آیا ڈیٹا درست ہے اور غیر خالی ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ کو براہ راست فلٹرنگ کے مرحلے میں کم کر دیتا ہے، جس سے یہ زیادہ موثر ہوتا ہے۔ اختیاری زنجیر شامل کرکے ؟ اور ہینڈلنگ null صورتوں میں، اسکرپٹ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ یہاں تک کہ جب کوئی ڈیٹا حالات سے میل نہیں کھاتا ہے، تب بھی یہ کریش نہیں ہوگا اور مناسب نتیجہ لوٹائے گا۔ یہ خاص طور پر ان صورتوں میں اہم ہے جہاں گمشدہ یا نامکمل ڈیٹا رن ٹائم کی خرابیوں کا سبب بن سکتا ہے، اس طرح کارکردگی اور وشوسنییتا دونوں میں اضافہ ہوتا ہے۔

const getFactorForMaxRunHours = (df, month, site, rhours) => {
  // Step 1: Filter dataframe by month, site, and run hours
  const df1 = df.filter(row => row.Month === month && row.Site === site && row["Run Hours"] <= rhours);

  // Step 2: Find the row with the maximum 'Run Hours'
  let maxRunHoursEntry = df1.reduce((max, row) => row["Run Hours"] > max["Run Hours"] ? row : max, df1[0]);

  // Step 3: Return the factor associated with the max run hours entry
  return maxRunHoursEntry ? maxRunHoursEntry.Factor : null;
};

// Example Data
const df = [
  { Year: 2021, Month: 10, "Run Hours": 62.2, Site: "Site A", Factor: 1.5 },
  { Year: 2021, Month: 10, "Run Hours": 73.6, Site: "Site B", Factor: 2.3 },
  // more data entries...
];

// Example usage
const factor = getFactorForMaxRunHours(df, 10, "Site A", 70);

function getFactorForMaxRunHours(df, month, site, rhours) {
  // Step 1: Filter by month, site, and run hours
  const filtered = df.filter(row => row.Month === month && row.Site === site && row["Run Hours"] <= rhours);

  // Step 2: Extract max run hours using spread operator
  const maxRunHours = Math.max(...filtered.map(row => row["Run Hours"]));

  // Step 3: Find and return the factor associated with the max run hours
  const factor = filtered.find(row => row["Run Hours"] === maxRunHours)?.Factor;
  return factor || null;
}

// Example Data and Usage
const factor = getFactorForMaxRunHours(df, 10, "Site B", 80);

function getFactorForMaxRunHoursOptimized(df, month, site, rhours) {
  // Step 1: Validate inputs
  if (!df || !Array.isArray(df) || df.length === 0) return null;

  // Step 2: Filter data by the required conditions
  const filteredData = df.filter(row => row.Month === month && row.Site === site && row["Run Hours"] <= rhours);
  if (filteredData.length === 0) return null;  // Handle empty result

  // Step 3: Use reduce to get max 'Run Hours' entry directly
  const maxRunHoursEntry = filteredData.reduce((prev, current) => 
    current["Run Hours"] > prev["Run Hours"] ? current : prev, filteredData[0]);

  // Step 4: Return the factor or null if not found
  return maxRunHoursEntry ? maxRunHoursEntry.Factor : null;
}

// Test cases to validate the solution
console.log(getFactorForMaxRunHoursOptimized(df, 10, "Site A", 65));  // Expected output: Factor for Site A
console.log(getFactorForMaxRunHoursOptimized([], 10, "Site A", 65));  // Expected output: null

جاوا اسکرپٹ اور ازگر کے ڈیٹا ہینڈلنگ کے فرق کو دریافت کرنا

Python فنکشنز کا ترجمہ کرتے وقت جو پانڈاس جیسی لائبریریوں کو JavaScript میں استعمال کرتے ہیں، یہ سمجھنا ضروری ہے کہ ہر زبان ڈیٹا کو کس طرح منظم کرتی ہے۔ جبکہ ازگر استعمال کرتا ہے۔ پانڈا۔ طاقتور اور اعلیٰ درجے کے ڈیٹا فریم کی ہیرا پھیری کے لیے، JavaScript عام طور پر صفوں اور اشیاء کے ساتھ کام کرتا ہے، جس میں ڈیٹا ڈھانچے کی مزید دستی ہینڈلنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ترجمے کے عمل میں اکثر مقامی جاوا اسکرپٹ فنکشنز کا استعمال کرتے ہوئے ان آپریشنز کو دوبارہ بنانا شامل ہوتا ہے جیسے فلٹر اور نقشہ، جو مشروط فلٹرنگ اور کالم پر مبنی کارروائیوں کی نقل تیار کرسکتا ہے جو آپ Python میں انجام دیں گے۔

ایک اور بڑا فرق اس میں آتا ہے کہ ہر زبان ان کارروائیوں کو کس طرح بہتر بناتی ہے۔ پانڈاس ویکٹرائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے پورے ڈیٹا فریمز پر کام کرتے ہیں، جو اسے بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے بہت تیز بناتا ہے۔ اس کے برعکس، JavaScript ترتیب وار صفوں پر کارروائی کرتا ہے، جو ڈیٹاسیٹ کے سائز میں اضافے کے ساتھ کارکردگی کے چیلنجوں کا باعث بن سکتا ہے۔ مرضی کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے جیسے کم اور ریاضی.زیادہ سے زیادہ, JavaScript کوڈ چھوٹے ڈیٹا سیٹس کے لیے مناسب کارکردگی کی سطح کو برقرار رکھتے ہوئے پانڈوں کی زیادہ تر فعالیت کو نقل کر سکتا ہے۔

آخر میں، Python اسکرپٹ کو JavaScript میں تبدیل کرتے وقت ایرر ہینڈلنگ اور ڈیٹا کی توثیق کلیدی پہلو ہیں۔ ازگر میں، افعال جیسے loc اگر ڈیٹا غائب یا غلط ہے تو واضح مستثنیات اٹھائیں۔ JavaScript میں، آپ کو دستی طور پر ان پٹ کی توثیق اور ہینڈل شامل کرنے کی ضرورت ہے۔ null یا اسکرپٹ کو ناکام ہونے سے روکنے کے لیے غیر متعینہ اقدار۔ ان دو زبانوں کے درمیان منتقلی کے وقت اس بات کو یقینی بنانا کہ ان پٹ ڈیٹا کا ڈھانچہ درست طریقے سے فارمیٹ کیا گیا ہے اور فال بیک میکانزم بنانا ضروری ہے۔