将用于过滤数据的 Python 函数转换为 JavaScript

将 Python DataFrame 过滤逻辑转换为 JavaScript：概述

在 JavaScript 中使用函数式编程方法来过滤和提取数据

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);

替代方法：使用 JavaScript ES6 数组方法

结合现代 ES6 数组函数以获得更清洁、高效的解决方案

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);

优化的解决方案：处理边缘情况和性能

改进了 JavaScript 解决方案，具有边缘情况处理和性能优化

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

关于将 Python 函数转换为 JavaScript 的常见问题

1. 相当于熊猫的是什么 loc[] 在 JavaScript 中？
2. 在 JavaScript 中，您可以使用 filter() 类似于 Pandas 的复制行条件过滤的方法 loc[]。
3. 与 Python 相比，我如何处理 JavaScript 中的缺失数据？
4. 与 Python 的 Pandas 不同，在 Pandas 中，缺失数据的处理方式是 isnull(), JavaScript需要手动 null 或者 undefined 检查以防止运行时错误。
5. JavaScript 的等价物是什么 max() 在Python中？
6. 你可以使用 Math.max() 与数组操作函数相结合，例如 map() 获取 JavaScript 中的最大值。
7. 如何针对大型数据集优化 JavaScript 性能？
8. 要针对更大的数据集优化 JavaScript，请使用类似的方法 reduce() 并通过高效的过滤和排序来限制迭代次数。
9. 是否可以在 JavaScript 中使用类似于 Pandas 的库？
10. 是的，图书馆喜欢 D3.js 或者 Danfo.js 为 JavaScript 中类似 DataFrame 的操作提供类似的功能。

总结：将 Python 逻辑转换为 JavaScript

将使用 Pandas 的 Python 函数转换为 JavaScript 的过程涉及了解数据处理方面的差异。 JavaScript 缺乏内置的 DataFrame 结构，因此必须使用数组和对象手动实现操作。方法如 筛选（） 和 减少（） 在这一转变中发挥着至关重要的作用。

通过遵循最佳实践并确保输入经过验证，我们可以实现复制原始 Python 函数的高效且实用的 JavaScript 代码。尽管与 Python 的高级抽象相比，JavaScript 需要更多的手动处理，但它仍然可以有效地执行复杂的数据过滤任务。