R میں ifelse() بمقابلہ if_else() کے برتاؤ کو سمجھنا

R میں مشروط تشخیصات کی تلاش: ifelse() بمقابلہ if_else()

R پروگرامنگ: گروپ شدہ ڈیٹا ہیرا پھیری اور مشروط منطق کے لیے Tidyverse کا استعمال

# 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() کا استعمال کرتے ہوئے آپٹمائزڈ حل

R پروگرامنگ: if_else() کے ساتھ سخت قسم کے کنٹرول کے لیے Tidyverse کا فائدہ اٹھانا

# 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)

بہتر ماڈیولرٹی کے لیے کسٹم فنکشن کا استعمال

R پروگرامنگ: ایج کیسز کو حل کرنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق فنکشن کو نافذ کرنا

# 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)

حل کی توثیق کے لیے یونٹ ٹیسٹنگ

R پروگرامنگ: درستگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے مختلف منظرناموں کی جانچ کرنا

# 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. کے بارے میں اکثر پوچھے گئے سوالات

1. کیوں کرتا ہے if_else() دونوں شاخوں کا اندازہ کریں؟
2. if_else() سخت قسم کی جانچ کو نافذ کرتا ہے اور ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بنانے کے لیے دونوں شاخوں کا جائزہ لیتا ہے، یہاں تک کہ جب ایک برانچ کا نتیجہ استعمال نہ ہو۔
3. کیا فائدہ ہے ifelse()?
4. ifelse() زیادہ لچکدار ہے، کیونکہ یہ صرف مطلوبہ شاخ کا جائزہ لیتا ہے، کچھ منظرناموں میں اسے تیز تر بناتا ہے، حالانکہ قسم کی مستقل مزاجی کے بارے میں کم سخت ہے۔
5. استعمال کرتے وقت میں انتباہات سے کیسے بچ سکتا ہوں۔ if_else() لاپتہ اقدار کے ساتھ؟
6. کنڈیشن یا برانچ ویلیوز جیسے فنکشنز میں لپیٹیں۔ is.na() اور replace_na() لاپتہ اقدار کو واضح طور پر سنبھالنا۔
7. کر سکتے ہیں۔ ifelse() گروپڈ آپریشنز کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کریں؟
8. جی ہاں، جب افعال کے ساتھ مل کر جیسے group_by() اور mutate()، ifelse() گروپ شدہ ڈیٹا کے لیے اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔
9. کیا ہائبرڈ طریقہ استعمال کرنا ممکن ہے؟
10. ہاں، امتزاج ifelse() حسب ضرورت افعال کے ساتھ مشروط تشخیص میں زیادہ کنٹرول اور اصلاح کی اجازت دیتا ہے۔
11. عام استعمال کے معاملات کیا ہیں۔ ifelse()?
12. یہ عام طور پر ڈیٹا پری پروسیسنگ میں استعمال ہوتا ہے، جیسے کہ گمشدہ اقدار کا تعین کرنا یا اخذ کردہ کالم بنانا۔
13. ٹائپ کی مستقل مزاجی کیوں اہم ہے۔ if_else()?
14. یہ یقینی بناتا ہے کہ ڈاؤن اسٹریم فنکشنز کو غیر متوقع قسم کی خرابیوں کا سامنا نہیں کرنا پڑتا، جو پروڈکشن کوڈ میں اہم ہو سکتی ہیں۔
15. کیسے کرتا ہے group_by() مشروط منطق کو بڑھانے؟
16. یہ مشروط کارروائیوں کو گروپ کی سطح پر لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے سیاق و سباق سے متعلق مخصوص حسابات کو فعال کیا جا سکتا ہے۔
17. اپنی مرضی کے مطابق افعال کو تبدیل کر سکتے ہیں ifelse() یا if_else()?
18. جی ہاں، کسٹم فنکشنز منطق کو سمیٹ سکتے ہیں، لچک اور دوبارہ استعمال کی پیشکش کرتے ہوئے ایج کیسز کو مؤثر طریقے سے سنبھال سکتے ہیں۔
19. اہم کارکردگی کے تحفظات کیا ہیں؟
20. جبکہ ifelse() سست تشخیص کی وجہ سے تیز ہے، if_else() انتخاب کو سیاق و سباق پر منحصر بناتے ہوئے محفوظ قسم کی ہینڈلنگ فراہم کرتا ہے۔

آر میں مشروط منطق پر حتمی خیالات

کی باریکیوں کو سمجھنا ifelse() اور if_else() R. میں موثر ڈیٹا ہیرا پھیری کے لیے اہم ہے۔ if_else() سخت قسم کی جانچ فراہم کرتا ہے، یہ اضافی پروسیسنگ کا باعث بن سکتا ہے۔ صحیح فنکشن کا انتخاب سیاق و سباق اور مخصوص ڈیٹاسیٹ کی ضروریات پر منحصر ہے۔ 💡

ان فنکشنز کی طاقتوں کو ماڈیولر حل کے ساتھ جوڑ کر، ڈویلپرز گروپ شدہ ڈیٹا اور گمشدہ اقدار کو مؤثر طریقے سے سنبھال سکتے ہیں۔ یونٹ ٹیسٹوں کو شامل کرنے سے مزید وشوسنییتا یقینی بنتی ہے، جو ان ٹولز کو ڈیٹا کے مضبوط تجزیہ اور ورک فلو کی صفائی کے لیے انمول بناتا ہے۔ 📊