à¦à¦¿à¦à¦¾à¦¬à§ à¦à¦°à¦¬à§à¦¨ big_ask_flag à¦à¦¬à¦ big_bid_flag à¦à¦¾à¦?

à¦à§à¦¨ à¦¹à¦¯à¦¼ if __name__ == __main__ à¦à¦ à¦«à¦¾à¦à¦¶à¦¨ à¦¦à¦°à¦à¦¾à¦°à§?

পাইথন টেবিল রিটার্নে

Daniel Marino

বৃহস্পতিবার, ৭ নভেম্বর, ২০২৪ ৮:০১:২৩ AM

ফাংশন রিটার্নে "টাইপ অভিধান" ত্রুটি বোঝা

কোডিং করার সময় অপ্রত্যাশিত ত্রুটির সম্মুখীন হওয়া অবিশ্বাস্যভাবে হতাশাজনক হতে পারে, বিশেষ করে যখন ত্রুটির বার্তাগুলি নিজেরাই রহস্যজনক মনে হয়। এরকম একটি বিভ্রান্তিকর সমস্যা হল "function code != '67' =>ফাংশন কোড != '67' => DICTIONARY টাইপ সহ একটি ভেক্টর তৈরি করার অনুমতি নেইভুল

আপনি যদি শুধুমাত্র এই ত্রুটির দ্বারা ব্লক করার জন্য একটি ফাংশন সহ একটি টেবিল ফেরত দেওয়ার চেষ্টা করে থাকেন তবে আপনি একা নন! অনেক ডেভেলপার এই বার্তাটিকে অস্পষ্ট মনে করেন, কারণ এটি প্রকৃত সমস্যা বা সমাধানে সরাসরি ইঙ্গিত দেয় না। সমস্যাটি প্রায়শই নির্দিষ্ট পরিবেশ বা লাইব্রেরি কীভাবে ডেটা স্ট্রাকচার, বিশেষ করে অভিধানগুলি পরিচালনা করে তার সাথে সম্পর্কিত।

এই নির্দেশিকায়, আমরা এই ত্রুটির পিছনে সম্ভাব্য কারণগুলি অন্বেষণ করব এবং এটি সমাধান করার পদ্ধতিগুলি নিয়ে আলোচনা করব৷ কেন ত্রুটি ঘটে তা বোঝার মাধ্যমে, আপনি ভবিষ্যতে এটি পরিচালনা করার জন্য আরও ভালভাবে সজ্জিত হবেন এবং এমন ফাংশন লিখবেন যা আপনার প্রয়োজনীয় মানগুলিকে কোনও বাধা ছাড়াই ফিরিয়ে দেয়। 🛠️

একসাথে, আমরা সেই ফাংশনটি ভেঙে ফেলব যা এই ত্রুটির কারণ হয়েছে, এর উপাদানগুলি বিশ্লেষণ করব এবং ব্যবহারিক সামঞ্জস্যগুলি অন্বেষণ করব যা আপনার কোডটি মসৃণভাবে চলতে পারে৷ এর মধ্যে ডুব এবং টাইপ অভিধান ত্রুটির রহস্য মোকাবেলা করা যাক!

আদেশ	ব্যবহারের উদাহরণ
table()	নির্দিষ্ট ভেরিয়েবল বা তালিকা থেকে একটি কাঠামোগত টেবিল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এখানে, এটি একটি টেবিলে vol, ask_order এবং bid_order একত্রিত করে, যা প্রয়োজন অনুযায়ী ফিল্টার এবং পরিবর্তন করা যেতে পারে। পরবর্তী ক্রিয়াকলাপের জন্য ডেটা সংগঠিত করার জন্য অপরিহার্য।
groupby()	একটি নির্দিষ্ট মাপকাঠি দ্বারা ডেটা গ্রুপ করার জন্য একটি বিশেষ কমান্ড (যেমন, অর্ডার টাইপের প্রতি ভলিউমের সমষ্টি)। এই ফাংশনটি আরও কার্যকরী প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডেটা একত্রিত করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ এবং প্রতিটি অর্ডার প্রকারের জন্য গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
sum	ask_order এবং bid_order প্রতি মোট ভলিউম একত্রিত করতে groupby() এর মধ্যে ব্যবহৃত হয়। এখানে, যোগ সংক্ষিপ্ত অর্ডার ভলিউম তৈরি করতে সাহায্য করে, যা বড় অর্ডার ফিল্টারিংয়ের জন্য প্রয়োজন।
quantile()	একটি ডেটাসেটের জন্য নির্দিষ্ট পার্সেন্টাইল গণনা করে, অর্ডার ভলিউমের 90 তম পার্সেন্টাইল খুঁজে পেতে এখানে ব্যবহৃত হয়। এই কমান্ডটি ভলিউম থ্রেশহোল্ড সেট করে অস্বাভাবিকভাবে বড় অর্ডারগুলিকে ফিল্টার করার অনুমতি দেয়।
columnNames()	একটি গোষ্ঠীবদ্ধ টেবিলের মধ্যে কলামের নাম পুনরুদ্ধার করে। এই কমান্ডটি নির্দিষ্ট কলামগুলিকে গতিশীলভাবে সূচীকরণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, কোডটিকে বিভিন্ন কাঠামোর সাথে টেবিলের সাথে মানিয়ে নিতে পারে।
get()	একটি টেবিলের মধ্যে নির্দিষ্ট কলাম বা ডেটা অ্যাক্সেস করে। এই প্রসঙ্গে, এটি গোষ্ঠীবদ্ধ টেবিল থেকে ভলিউম পুনরুদ্ধার করে, তাদের নামের উপর ভিত্তি করে কলামগুলির লক্ষ্যবস্তু প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয়।
big_ask_flag and big_bid_flag	ভলিউম থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে বড় অর্ডার সনাক্ত করতে বুলিয়ান মাস্ক হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এই পতাকাগুলি ফিল্টার টেবিলগুলিকে শুধুমাত্র "বড়" অর্ডারগুলিতে ফোকাস করতে সাহায্য করে, আরও বিশ্লেষণের জন্য ডেটা অপ্টিমাইজ করে৷
return table()	চূড়ান্ত সারণী আউটপুট করে, শুধুমাত্র ফিল্টার করা ফলাফল ব্যবহার করে যা কিছু শর্ত পূরণ করে (যেমন, বড় অর্ডার)। এটি "টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটি না বাড়িয়ে একটি কাস্টম কাঠামো ফেরত দেওয়ার অনুমতি দেয়৷
if __name__ == "__main__":	শুধুমাত্র যখন স্ক্রিপ্ট সরাসরি নির্বাহ করা হয় তখনই টেস্ট কোড চালানোর মাধ্যমে ইউনিট টেস্টিং সক্ষম করে৷ এই বিভাগটি একটি বৃহত্তর প্রোগ্রামের অন্যান্য অংশ থেকে স্বাধীনভাবে ফাংশন যাচাই করতে সাহায্য করে, নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে।

ফাংশন রিটার্নে "টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটির জন্য সমাধান অন্বেষণ করা হচ্ছে

"টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটির সমাধানের জন্য বিকশিত স্ক্রিপ্টগুলি জটিল ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া করার সময় ডেটা স্ট্রাকচারিং এবং একত্রিতকরণের সমস্যাগুলি পরিচালনা করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এই ত্রুটিটি সাধারণত এমন ক্ষেত্রে দেখা দেয় যেখানে একটি ফাংশন a ফেরত দেওয়ার চেষ্টা করে টেবিল যে, অন্তর্নিহিত ডেটা প্রকারের কারণে, একটি "অভিধান" হিসাবে ভুল ব্যাখ্যা করা হয়েছে৷ প্রথম স্ক্রিপ্টে, মূল পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে একটি প্রাথমিক টেবিল তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত টেবিল() কমান্ড, যা ইনপুট তালিকাগুলিকে সংগঠিত করে যেমন ভলিউম, অর্ডার অর্ডার এবং বিড অর্ডারগুলিকে একটি ইউনিফাইড টেবিল ফরম্যাটে। একবার এই কাঠামোটি প্রতিষ্ঠিত হলে, ফাংশনটি প্রয়োগ করে গ্রুপবাই() অর্ডারের ধরন অনুসারে ভলিউমগুলিকে একত্রিত করার কমান্ড, আমাদের অর্ডার ডেটার একটি সংক্ষিপ্ত দৃশ্য প্রদান করে। এই গ্রুপিং ধাপটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি পরবর্তী ফিল্টারিংকে বৃহত্তর অর্ডার টার্গেট করতে সক্ষম করে, প্রধান ক্রয়-বিক্রয় লেনদেন চিহ্নিত করার ফাংশনের প্রাথমিক উদ্দেশ্যকে সম্বোধন করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি সম্ভাব্য উচ্চ-ভলিউম কেনা বা বিক্রির জন্য ট্রেড ডেটা বিশ্লেষণ করে থাকেন, তাহলে এই ফাংশনটি আপনাকে এই গুরুত্বপূর্ণ লেনদেনগুলিকে দক্ষতার সাথে আলাদা করার অনুমতি দেবে 📊।

এর পরে, "বড়" অর্ডারগুলি চিহ্নিত করতে, আমরা ব্যবহার করে 90 তম পার্সেন্টাইল ভলিউম থ্রেশহোল্ড গণনা করি কোয়ান্টাইল() ফাংশন এই পার্সেন্টাইল গণনা ফাংশনটিকে সাধারণ এবং অস্বাভাবিকভাবে বড় অর্ডারের মধ্যে পার্থক্য করতে দেয়, উচ্চ-ভলিউম লেনদেনের জন্য একটি ফিল্টার সেট আপ করে। দ কলামের নাম() কমান্ড তখন ফাংশনটিকে অভিযোজনযোগ্য করে তুলতে মূল ভূমিকা পালন করে; এটি দলবদ্ধ টেবিল থেকে গতিশীলভাবে কলামের নামগুলি পুনরুদ্ধার করে, আমাদের নির্দিষ্ট কলাম শনাক্তকারীর উপর নির্ভর না করে টেবিলটি প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। এই নমনীয়তা ডেটা প্রসেসিং কাজগুলিতে উপযোগী যেখানে ফাংশনটি বিভিন্ন কলামের নাম বা কাঠামোর সাথে টেবিল পেতে পারে, বিভিন্ন ডেটাসেট জুড়ে এর পুনঃব্যবহারযোগ্যতা উন্নত করে। একটি বাস্তব উদাহরণ হিসাবে, ধরুন আমাদের কাছে ডেটা উৎসের উপর নির্ভর করে ভিন্ন ভিন্ন লেআউট সহ টেবিল রয়েছে – এই ফাংশনটি এখনও নির্বিঘ্নে মানিয়ে নেবে, এটি বাস্তব-বিশ্বের আর্থিক বিশ্লেষণ বা গতিশীল ডেটা পরিস্থিতির জন্য অত্যন্ত দক্ষ করে 💼।

এটি অনুসরণ করে, স্ক্রিপ্টটি বুলিয়ান পতাকা প্রয়োগ করে বড়_জিজ্ঞাসা_পতাকা এবং বড়_বিড_পতাকা, যা গণনা করা কোয়ান্টাইল থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে "বড় অর্ডার" মানদণ্ড পূরণ করে এমন অর্ডারগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এই পতাকাগুলি তারপর প্রতিটি গ্রুপ করা টেবিলে প্রাসঙ্গিক অর্ডারগুলিকে আলাদা করতে ফিল্টার হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। এই নকশাটি অর্থপূর্ণ ডেটার জন্য আউটপুট অপ্টিমাইজ করে, ছোটগুলি বাতিল করার সময় ফাংশনটিকে শুধুমাত্র "বড়" অর্ডারগুলি ফেরত দেওয়ার অনুমতি দেয়। বুলিয়ান ফিল্টার ব্যবহার করার এই পদ্ধতিটি ডেটা প্রসেসিংকে স্ট্রীমলাইন করতেও সাহায্য করে, কারণ ফাংশনটি উচ্চ-অগ্রাধিকার ডেটার উপর ফোকাস করতে পারে, সম্পদের ব্যবহার হ্রাস করে এবং দক্ষতা উন্নত করতে পারে। এইভাবে ফাংশন গঠন করে, ফলাফল টেবিলটি অত্যন্ত লক্ষ্যবস্তু, সিদ্ধান্ত গ্রহণের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আদর্শ যা উল্লেখযোগ্য ট্রেডিং কার্যকলাপ বা বাজারের প্রবণতা বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করে।

অবশেষে, "টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটির মূলকে মোকাবেলা করার জন্য, প্রতিটি ফাংশনের রিটার্ন স্টেটমেন্টে সুস্পষ্ট হ্যান্ডলিং অন্তর্ভুক্ত থাকে যাতে নিশ্চিত করা যায় যে আউটপুটটি একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ টেবিল কাঠামো হিসাবে ফর্ম্যাট করা হয়েছে। প্রত্যাবর্তিত সারণীটি একটি প্রকারের অমিল ট্রিগার করে না তা নিশ্চিত করে এই সমন্বয় ত্রুটি এড়ায়। ফাংশনগুলিও মডুলার এবং পরীক্ষাযোগ্য হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহার করে যদি __নাম__ == "__প্রধান__", আমরা নিশ্চিত করি যে ফাংশনগুলি স্বাধীনভাবে পরীক্ষা করা যেতে পারে, মোতায়েন করার আগে কোডের আচরণের দ্রুত যাচাই করার অনুমতি দেয়। এই মডুলার স্ট্রাকচারটি শুধুমাত্র ডিবাগিংয়েই সাহায্য করে না বরং আরও ভালো কোড ম্যানেজমেন্টকে উৎসাহিত করে, বিশেষ করে বড় প্রকল্পগুলিতে যেখানে একই ধরনের ফাংশন বিভিন্ন উপাদান জুড়ে পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

ডেটা প্রসেসিং ফাংশনে "টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটি নির্ণয় করা এবং সমাধান করা

ডাটা গ্রুপিং এবং টেবিল রিটার্নের জন্য মডুলার, পুনরায় ব্যবহারযোগ্য কোড সহ ব্যাকএন্ড পাইথন সমাধান

def big_buy_sell_order(vol, ask_order, bid_order):
    """Creates a table for large buy/sell orders based on quantile thresholds.
    Args:
        vol (list): List of volume data.
        ask_order (list): List of ask orders.
        bid_order (list): List of bid orders.
    Returns:
        table: Table containing large ask orders.
    """

    # Step 1: Create raw table with input data
    raw_tab = table(vol=vol, ask_order=ask_order, bid_order=bid_order)

    # Step 2: Group data by summing volumes per order type
    grp_ask_order = groupby(sum, vol, ask_order)
    grp_bid_order = groupby(sum, vol, bid_order)

    # Step 3: Calculate threshold for big orders (90th percentile)
    ask_order_vol = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[1])
    bid_order_vol = grp_bid_order.get(columnNames(grp_bid_order)[1])

    big_ask_flag = ask_order_vol > quantile(ask_order_vol, 0.9)
    big_bid_flag = bid_order_vol > quantile(bid_order_vol, 0.9)

    # Step 4: Filter and return table of big ask orders
    big_ask_order = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[0])[big_ask_flag]

    # Ensure data structure compatibility to avoid "type dictionary" error
    return table(ask_order=big_ask_order)

# Unit Test
if __name__ == "__main__":
    vol = [100, 200, 150]
    ask_order = [20, 30, 40]
    bid_order = [15, 25, 35]
    result = big_buy_sell_order(vol, ask_order, bid_order)
    print(result)

ডেটা প্রসেসিং-এ ডিকশনারি-টু-টেবিল রূপান্তর ব্যবহার করে বিকল্প পদ্ধতি

পাইথন ব্যাকএন্ড সমাধান, সামঞ্জস্যের জন্য বিকল্প অভিধান পরিচালনা

def big_buy_sell_order_alternative(vol, ask_order, bid_order):
    """Alternative solution to handle dictionary-type error by using conversion."""

    # Initialize dictionary structure with input data
    raw_dict = {'vol': vol, 'ask_order': ask_order, 'bid_order': bid_order}

    # Process grouped ask and bid orders
    grp_ask_order = groupby(sum, vol, ask_order)
    grp_bid_order = groupby(sum, vol, bid_order)

    # Apply quantile threshold for large orders
    ask_order_vol = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[1])
    bid_order_vol = grp_bid_order.get(columnNames(grp_bid_order)[1])
    big_ask_flag = ask_order_vol > quantile(ask_order_vol, 0.9)

    # Create filtered result and convert to table structure
    big_ask_order = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[0])[big_ask_flag]
    result_table = table(big_ask_order=big_ask_order)

    # Additional compatibility check for dictionary-type constraints
    return result_table

# Unit Test
if __name__ == "__main__":
    vol = [120, 220, 180]
    ask_order = [25, 35, 45]
    bid_order = [20, 30, 40]
    print(big_buy_sell_order_alternative(vol, ask_order, bid_order))

সারণী রিটার্নে ডেটা টাইপ সামঞ্জস্যের জটিলতা বোঝা

সাথে কাজ করার একটি অপরিহার্য দিক ডেটা টেবিল প্রোগ্রামিং-এ প্রতিটি উপাদানের অন্তর্নিহিত ডেটা টাইপ বোঝানো হয়, বিশেষত যখন ফাংশনগুলি ব্যবহার করে যা গ্রুপিং, ফিল্টারিং এবং কোয়ান্টাইল গণনার মতো জটিল ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করে। যখন ফাংশনগুলি একটি টেবিল ফেরত দেয়, তখন প্রতিটি ডেটা কাঠামো প্রত্যাশিত বিন্যাসের সাথে মেনে চলতে হবে। এই ক্ষেত্রে, "টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটির মানে হল যে পরিবেশ আউটপুট টেবিলটিকে একটি হিসাবে ব্যাখ্যা করে অভিধান একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা টাইপের পরিবর্তে, যার ফলে একটি অসঙ্গতি সমস্যা হয়। এই ধরনের ত্রুটি প্রায়ই ডেটা-নিবিড় অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আবির্ভূত হয় যেখানে কর্মক্ষমতা এবং গঠন সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

ডেটা একত্রীকরণ পদ্ধতি, যেমন উদাহরণ ফাংশনে নিযুক্ত, অনন্য চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে। আদেশ মত groupby এবং quantile এই ধরনের স্ক্রিপ্টগুলিতে মুখ্য ভূমিকা পালন করুন। যাইহোক, উচ্চ-ভলিউম অর্ডার ফিল্টার করার জন্য ডেটা একত্রিত করার সময়, প্রতিটি কমান্ড ফলাফল টেবিলের গঠনকে প্রভাবিত করে। এর মানে হল যে ফাংশনগুলি বৃহৎ ডেটা পরিচালনা করে সেগুলিকে একটি অভিধান হিসাবে ভুল ব্যাখ্যা করা থেকে আউটপুট প্রতিরোধ করার জন্য যত্নশীল ডিজাইনের প্রয়োজন। এই জাতীয় সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য ডেটা কাঠামোর উপর প্রতিটি পদক্ষেপের প্রভাব বোঝার প্রয়োজন। এখানে, প্রতিটি কলামের নাম স্পষ্টভাবে ব্যবহার করে উল্লেখ করা columnNames এটি একটি দরকারী পদ্ধতি, কারণ এটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি উপাদান টেবিলের কাঠামোর সাথে সারিবদ্ধ হয় এবং টাইপ-সম্পর্কিত ত্রুটির ঝুঁকি কমিয়ে দেয়। 💻

পারফরম্যান্স আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা। প্রতিটি ডেটা প্রসেসিং ফাংশন গতি এবং দক্ষতা উভয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করা উচিত, বিশেষ করে যখন রিয়েল-টাইমে ব্যাপক ডেটা সেট পরিচালনা করা হয়। বড় আকারের বিশ্লেষণ, যেমন ভলিউম অনুসারে শীর্ষ 10% অর্ডার সনাক্ত করা, আরও দক্ষ হয়ে ওঠে যখন ডেটা স্ট্রাকচারগুলি সঠিকভাবে সারিবদ্ধ হয়, "অভিধান" দ্বন্দ্ব এড়িয়ে। ত্রুটি হ্যান্ডলিং এছাড়াও গুরুত্বপূর্ণ; ডাটা প্রকারের চেক অন্তর্ভুক্ত করা, যেমন ব্যবহার করা if __name__ == "__main__" পরীক্ষাযোগ্যতার জন্য, উৎপাদন পরিবেশে সমস্যা প্রতিরোধ করতে পারে। এনভায়রনমেন্ট জুড়ে আউটপুট যাচাই করার জন্য শক্তিশালী ইউনিট পরীক্ষা বাস্তবায়ন করা একটি সর্বোত্তম অভ্যাস যা ফাংশনগুলি প্রত্যাশিতভাবে সঞ্চালন নিশ্চিত করে, এমনকি সময়ের সাথে সাথে ডেটা প্রকারগুলি বিবর্তিত হয়। ⚙️

ডেটা টাইপ ত্রুটি এবং টেবিল রিটার্ন সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

একটি টেবিল ফেরত দেওয়ার সময় কেন "টাইপ অভিধান" ত্রুটি প্রদর্শিত হয়?
ত্রুটি দেখা দেয় কারণ পরিবেশ টেবিলের ডেটা কাঠামোকে অভিধান হিসাবে ভুল ব্যাখ্যা করে। এটি সাধারণত ঘটে যদি ডেটা ফর্ম্যাট বা রিটার্ন টাইপ প্রত্যাশিত আউটপুটগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ না হয়।
কি করে table ফাংশনে কমান্ড করতে হবে?
দ table কমান্ড ইনপুট তালিকাগুলিকে সংগঠিত করে (যেমন ভলিউম, অর্ডার অর্ডার, বিড অর্ডার) একটি ইউনিফাইড টেবিলে, একটি স্ট্রাকচার্ড ডেটা ফর্ম্যাট তৈরি করে যা প্রক্রিয়া করা সহজ।
কিভাবে করে groupby তথ্য একত্রীকরণ সাহায্য?
দ groupby একটি মাপকাঠির উপর ভিত্তি করে কমান্ড গ্রুপ ডেটা, যেমন প্রতি অর্ডার প্রকার প্রতি ভলিউম যোগ করা। বৃহৎ ডেটা সেট পরিচালনার জন্য এটি অপরিহার্য, যা আপনাকে দক্ষতার সাথে মানগুলিকে একত্রিত করতে দেয়।
কেন ব্যবহার করবেন quantile বড় অর্ডার ফিল্টার করার জন্য?
দ quantile কমান্ড একটি নির্দিষ্ট পার্সেন্টাইল গণনা করে, যেমন 90 তম, যা ছোট লেনদেনগুলিকে ফিল্টার করে উচ্চ-ভলিউম অর্ডার সনাক্ত করার জন্য দরকারী।
কি ভূমিকা করে columnNames ফাংশনে খেলা?
columnNames কলামের নামগুলি গতিশীলভাবে পুনরুদ্ধার করে, যা তাদের নামের হার্ডকোডিং ছাড়াই কলামগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য প্রয়োজনীয়, ফাংশনটিকে বিভিন্ন টেবিল কাঠামোর সাথে মানিয়ে নিতে পারে৷
কিভাবে করবেন big_ask_flag এবং big_bid_flag কাজ?
এগুলি হল বুলিয়ান পতাকা যা বড় অর্ডারের জন্য টেবিল ফিল্টার করে। যদি একটি অর্ডারের ভলিউম 90 তম পার্সেন্টাইল অতিক্রম করে, এটি "বড়" হিসাবে ফ্ল্যাগ করা হয় এবং শুধুমাত্র সেই সারিগুলি চূড়ান্ত আউটপুটে রাখা হয়।
রিটার্ন স্টেটমেন্ট কি করে?
রিটার্ন বিবৃতিটি একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাসে টেবিলটিকে আউটপুট করে, বিশেষভাবে টেবিলের প্রয়োজনীয়তার সাথে সমস্ত ডেটা সারিবদ্ধ করা নিশ্চিত করে "টাইপ অভিধান" ত্রুটি এড়াতে সামঞ্জস্য করা হয়।
কেন হয় if __name__ == "__main__" এই ফাংশন দরকারী?
এই কমান্ডটি ইউনিট টেস্টিং সক্ষম করে, শুধুমাত্র স্ক্রিপ্ট সরাসরি চালানো হলে নির্দিষ্ট কোড চালায়। বৃহত্তর অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একীভূত করার আগে ফাংশনটি যাচাই করার জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
কিভাবে টাইপ ত্রুটি পরিচালনা কর্মক্ষমতা উপকৃত হয়?
নকশা পর্যায়ে টাইপ ত্রুটিগুলি সংশোধন করা কার্যক্ষমতার উন্নতি করে যাতে রানটাইমে টাইপ সংশোধনের প্রয়োজন ছাড়াই ফাংশন ডেটা প্রসেস করে, এক্সিকিউশনের সময় এবং রিসোর্স ব্যবহার হ্রাস করে।

টেবিল রিটার্ন ত্রুটিগুলি সমাধান করার বিষয়ে চূড়ান্ত চিন্তাভাবনা

একটি "টাইপ ডিকশনারী" ত্রুটি ডিবাগ করার জন্য ডেটা স্ট্রাকচারিং এবং কমান্ড ফাংশনগুলির একটি শক্ত উপলব্ধি প্রয়োজন৷ মত সরঞ্জাম ব্যবহার করে groupby এবং পরিমাণ, আপনি ত্রুটি এড়াতে পারেন এবং কার্যকরভাবে বড় ডেটা ভলিউম ফিল্টার করতে পারেন। এই কৌশলগুলি দক্ষ ফাংশন তৈরির জন্য অপরিহার্য।

হেড-অন ত্রুটির সমাধান করা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের কাজে সময় বাঁচাবে এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করবে। অভিযোজনযোগ্য, ভাল-পরীক্ষিত ফাংশনগুলির সাথে, আপনি অপ্রত্যাশিত সামঞ্জস্যের সমস্যা ছাড়াই আপনার অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা পূরণ করে এমন একটি বিন্যাসে সঠিক টেবিল ডেটা ফেরত দিতে সক্ষম হবেন। 😊

তথ্য টাইপ ত্রুটির উপর তথ্যসূত্র এবং আরও পড়া

পাইথন টেবিল স্ট্রাকচার এবং ডাটা টাইপ সংক্রান্ত সমস্যাগুলি পরিচালনার গভীর বিবরণের জন্য, পড়ুন পাইথন ডেটা ক্লাস ডকুমেন্টেশন .
পাইথনে গ্রুপিং এবং ফিল্টারিং পদ্ধতি সম্পর্কে একটি সহায়ক ওভারভিউ পাওয়া যাবে পান্ডাস ডকুমেন্টেশন .
টেবিলের সাথে কাজ করার সময় "টাইপ ডিকশনারি" এর মতো সাধারণ ত্রুটিগুলি বুঝতে, নির্দেশিকাটি দেখুন রিয়েল পাইথন - পাইথন টাইপ এরর হ্যান্ডলিং .
থেকে কোয়ান্টাইল গণনা এবং শতাংশ-ভিত্তিক ফিল্টারিং সম্পর্কে আরও জানুন NumPy কোয়ান্টাইল ডকুমেন্টেশন .

পাইথন টেবিল রিটার্নে "টাইপ ডিকশনারি ত্রুটি" সমাধান করা হচ্ছে