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पायथन टेबल रिटर्न्स

Daniel Marino

गुरुवार, 7 नवंबर 2024 को 8:43:58 am

फ़ंक्शन रिटर्न में "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि को समझना

कोडिंग करते समय अप्रत्याशित त्रुटियों का सामना करना अविश्वसनीय रूप से निराशाजनक हो सकता है, खासकर जब त्रुटि संदेश स्वयं रहस्यमय लगते हैं। ऐसा ही एक पेचीदा मुद्दा है "function code != '67' =>फ़ंक्शन कोड != '67' => DICTIONARY प्रकार वाला वेक्टर बनाने की अनुमति नहीं है"त्रुटि। यह विशिष्ट समस्या अक्सर पायथन में फ़ंक्शंस के साथ काम करते समय दिखाई देती है जो तालिकाओं जैसे जटिल डेटा प्रकारों को वापस करने का प्रयास करते हैं।

यदि आपने किसी फ़ंक्शन वाली तालिका को वापस करने का प्रयास किया है, जिसे केवल इस त्रुटि द्वारा अवरुद्ध किया गया है, तो आप अकेले नहीं हैं! कई डेवलपर्स को यह संदेश अस्पष्ट लगता है, क्योंकि यह सीधे तौर पर वास्तविक समस्या या समाधान का संकेत नहीं देता है। यह मुद्दा अक्सर इस बात से संबंधित होता है कि कुछ वातावरण या पुस्तकालय डेटा संरचनाओं, विशेषकर शब्दकोशों को कैसे संभालते हैं।

इस गाइड में, हम इस त्रुटि के पीछे संभावित कारणों का पता लगाएंगे, और इसे हल करने के तरीकों पर चर्चा करेंगे। यह समझकर कि त्रुटि क्यों होती है, आप भविष्य में इसे संभालने और ऐसे फ़ंक्शन लिखने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित होंगे जो बिना किसी रोक-टोक के आपके लिए आवश्यक मान लौटाते हैं। 🛠️

साथ मिलकर, हम उस फ़ंक्शन को तोड़ेंगे जिसके कारण यह त्रुटि हुई, उसके घटकों का विश्लेषण करेंगे, और व्यावहारिक समायोजन का पता लगाएंगे जो आपके कोड को सुचारू रूप से चला सकते हैं। आइए टाइप डिक्शनरी त्रुटि के रहस्य पर गौर करें और उससे निपटें!

आज्ञा	उपयोग का उदाहरण
table()	निर्दिष्ट चर या सूचियों से एक संरचित तालिका बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यहां, यह वॉल्यूम, आस्क_ऑर्डर और बिड_ऑर्डर को एक तालिका में समेकित करता है, जिसे आवश्यकतानुसार फ़िल्टर और संशोधित किया जा सकता है। आगे के संचालन के लिए डेटा व्यवस्थित करने के लिए आवश्यक।
groupby()	एक निर्दिष्ट मानदंड के आधार पर डेटा को समूहीकृत करने के लिए एक विशेष कमांड (उदाहरण के लिए, ऑर्डर प्रकार के अनुसार वॉल्यूम का योग)। यह फ़ंक्शन अधिक प्रभावी प्रसंस्करण के लिए डेटा एकत्र करने में महत्वपूर्ण है और प्रत्येक ऑर्डर प्रकार के लिए समूहीकृत डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।
sum	प्रति आस्क_ऑर्डर और बिड_ऑर्डर की कुल मात्रा को एकत्रित करने के लिए ग्रुपबी() के भीतर उपयोग किया जाता है। यहां, योग सारांशित ऑर्डर वॉल्यूम उत्पन्न करने में मदद करता है, जो बड़े ऑर्डर फ़िल्टरिंग के लिए आवश्यक हैं।
quantile()	किसी डेटासेट के लिए निर्दिष्ट प्रतिशतक की गणना करता है, जिसका उपयोग यहां ऑर्डर वॉल्यूम के 90वें प्रतिशतक को खोजने के लिए किया जाता है। यह कमांड वॉल्यूम सीमा निर्धारित करके असामान्य रूप से बड़े ऑर्डर को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है।
columnNames()	समूहीकृत तालिका के भीतर स्तंभों के नाम पुनः प्राप्त करता है। यह कमांड विशिष्ट कॉलमों को गतिशील रूप से अनुक्रमित करने के लिए महत्वपूर्ण है, जिससे कोड विभिन्न संरचनाओं वाली तालिकाओं के अनुकूल हो जाता है।
get()	किसी तालिका के भीतर विशिष्ट कॉलम या डेटा तक पहुँचता है। इस संदर्भ में, यह समूहीकृत तालिकाओं से वॉल्यूम पुनर्प्राप्त करता है, जिससे उनके नामों के आधार पर स्तंभों की लक्षित प्रसंस्करण की अनुमति मिलती है।
big_ask_flag and big_bid_flag	वॉल्यूम थ्रेशोल्ड के आधार पर बड़े ऑर्डर की पहचान करने के लिए बूलियन मास्क के रूप में उपयोग किया जाता है। ये झंडे फ़िल्टर तालिकाओं को केवल "बड़े" ऑर्डर पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं, आगे के विश्लेषण के लिए डेटा को अनुकूलित करते हैं।
return table()	केवल फ़िल्टर किए गए परिणामों का उपयोग करके अंतिम तालिका आउटपुट करता है जो कुछ शर्तों (जैसे, बड़े ऑर्डर) को पूरा करते हैं। यह "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि को बढ़ाए बिना एक कस्टम संरचना को वापस करने की अनुमति देता है।
if __name__ == "__main__":	स्क्रिप्ट सीधे निष्पादित होने पर ही परीक्षण कोड चलाकर इकाई परीक्षण सक्षम करता है। यह अनुभाग बड़े प्रोग्राम के अन्य हिस्सों से स्वतंत्र रूप से फ़ंक्शन को मान्य करने में मदद करता है, जिससे विश्वसनीयता में सुधार होता है।

फ़ंक्शन रिटर्न में "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि के लिए समाधान तलाशना

"टाइप डिक्शनरी" त्रुटि को संबोधित करने के लिए विकसित स्क्रिप्ट विशेष रूप से जटिल डेटासेट को संसाधित करते समय डेटा संरचना और एकत्रीकरण मुद्दों को संभालने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। यह त्रुटि आम तौर पर उन मामलों में उत्पन्न होती है जहां कोई फ़ंक्शन वापस लौटने का प्रयास करता है मेज़ अंतर्निहित डेटा प्रकार के कारण, इसे "शब्दकोश" के रूप में गलत समझा जाता है। पहली स्क्रिप्ट में, मुख्य चरणों में इसका उपयोग करके एक प्रारंभिक तालिका बनाना शामिल है मेज़() कमांड, जो वॉल्यूम, आस्क ऑर्डर और बोली ऑर्डर जैसी इनपुट सूचियों को एक एकीकृत तालिका प्रारूप में व्यवस्थित करता है। एक बार यह संरचना स्थापित हो जाने पर, फ़ंक्शन लागू होता है द्वारा समूह बनाएं() ऑर्डर प्रकार के आधार पर वॉल्यूम को एकत्रित करने का आदेश, जिससे हमें ऑर्डर डेटा का सारांशित दृश्य मिलता है। यह समूहीकरण कदम महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह बाद में बड़े ऑर्डरों को लक्षित करने के लिए फ़िल्टरिंग को सक्षम बनाता है, जो प्रमुख खरीद और बिक्री लेनदेन की पहचान करने के फ़ंक्शन के प्राथमिक उद्देश्य को संबोधित करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप संभावित उच्च मात्रा में खरीद या बिक्री के लिए व्यापार डेटा का विश्लेषण कर रहे थे, तो यह फ़ंक्शन आपको इन महत्वपूर्ण लेनदेन को कुशलतापूर्वक अलग करने की अनुमति देगा।

इसके बाद, "बड़े" ऑर्डर को इंगित करने के लिए, हम इसका उपयोग करके 90वें प्रतिशतक वॉल्यूम सीमा की गणना करते हैं मात्रा() समारोह। यह प्रतिशत गणना फ़ंक्शन को उच्च-मात्रा लेनदेन के लिए फ़िल्टर स्थापित करके विशिष्ट और असामान्य रूप से बड़े ऑर्डर के बीच अंतर करने की अनुमति देती है। स्तंभनाम() कमांड तब फ़ंक्शन को अनुकूलनीय बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है; यह समूहीकृत तालिकाओं से कॉलम नामों को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करता है, जिससे हमें निश्चित कॉलम पहचानकर्ताओं पर भरोसा किए बिना तालिका को संसाधित करने की अनुमति मिलती है। यह लचीलापन डेटा प्रोसेसिंग कार्यों में उपयोगी है जहां फ़ंक्शन को अलग-अलग कॉलम नामों या संरचनाओं के साथ तालिकाएं प्राप्त हो सकती हैं, जिससे विभिन्न डेटासेट में इसकी पुन: प्रयोज्यता में सुधार होता है। एक व्यावहारिक उदाहरण के रूप में, मान लीजिए कि हमारे पास डेटा स्रोत के आधार पर अलग-अलग लेआउट वाली तालिकाएँ हैं - यह फ़ंक्शन अभी भी निर्बाध रूप से अनुकूलित होगा, जिससे यह वास्तविक दुनिया के वित्तीय विश्लेषण या गतिशील डेटा परिदृश्यों के लिए अत्यधिक कुशल हो जाएगा।

इसके बाद, स्क्रिप्ट बूलियन झंडे लागू करती है बड़ा_पूछ_झंडा और बड़ी_बोली_झंडा, जिनका उपयोग गणना की गई मात्रा सीमा के आधार पर "बड़े ऑर्डर" मानदंडों को पूरा करने वाले ऑर्डर की पहचान करने के लिए किया जाता है। फिर इन झंडों को प्रत्येक समूहीकृत तालिका में प्रासंगिक आदेशों को अलग करने के लिए फ़िल्टर के रूप में लागू किया जाता है। यह डिज़ाइन फ़ंक्शन को केवल "बड़े" ऑर्डर वापस करने की अनुमति देता है जबकि छोटे ऑर्डर को हटाकर, सार्थक डेटा के लिए आउटपुट को अनुकूलित करता है। बूलियन फ़िल्टर का उपयोग करने का यह दृष्टिकोण डेटा प्रोसेसिंग को सुव्यवस्थित करने में भी मदद करता है, क्योंकि फ़ंक्शन उच्च-प्राथमिकता वाले डेटा पर ध्यान केंद्रित कर सकता है, संसाधन उपयोग को कम कर सकता है और दक्षता में सुधार कर सकता है। फ़ंक्शन को इस तरह से संरचित करने से, परिणामी तालिका अत्यधिक लक्षित होती है, जो निर्णय लेने वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जो महत्वपूर्ण व्यापारिक गतिविधि या बाजार के रुझानों के विश्लेषण पर निर्भर करती है।

अंत में, "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि की जड़ को संबोधित करने के लिए, प्रत्येक फ़ंक्शन में रिटर्न स्टेटमेंट में यह सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट हैंडलिंग शामिल है कि आउटपुट एक संगत तालिका संरचना के रूप में स्वरूपित है। यह समायोजन यह सुनिश्चित करके त्रुटि से बचाता है कि लौटाई गई तालिका किसी प्रकार के बेमेल को ट्रिगर नहीं करती है। फ़ंक्शंस को मॉड्यूलर और परीक्षण योग्य बनाने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है; उदाहरण के लिए, का उपयोग करके यदि __नाम__ == "__मुख्य__", हम सुनिश्चित करते हैं कि कार्यों का स्वतंत्र रूप से परीक्षण किया जा सके, जिससे तैनाती से पहले कोड के व्यवहार का त्वरित सत्यापन हो सके। यह मॉड्यूलर संरचना न केवल डिबगिंग में मदद करती है बल्कि बेहतर कोड प्रबंधन को भी बढ़ावा देती है, खासकर बड़ी परियोजनाओं में जहां समान कार्यों को विभिन्न घटकों में पुन: उपयोग किया जा सकता है।

डेटा प्रोसेसिंग फ़ंक्शंस में "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि का निदान और समाधान

डेटा ग्रुपिंग और टेबल रिटर्न के लिए मॉड्यूलर, पुन: प्रयोज्य कोड के साथ बैकएंड पायथन समाधान

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)

डेटा प्रोसेसिंग में डिक्शनरी-टू-टेबल रूपांतरण का उपयोग करते हुए वैकल्पिक दृष्टिकोण

पायथन बैकएंड समाधान, अनुकूलता के लिए वैकल्पिक शब्दकोश प्रबंधन

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))

तालिका रिटर्न में डेटा प्रकार संगतता की जटिलताओं को समझना

के साथ काम करने का एक आवश्यक पहलू डेटा तालिकाएँ प्रोग्रामिंग में प्रत्येक तत्व में मौजूद अंतर्निहित डेटा प्रकारों को समझना है, खासकर जब ऐसे फ़ंक्शंस का उपयोग करना जो समूहीकरण, फ़िल्टरिंग और क्वांटाइल गणना जैसे जटिल संचालन करते हैं। जब फ़ंक्शन एक तालिका लौटाते हैं, तो प्रत्येक डेटा संरचना को अपेक्षित प्रारूप का अनुपालन करना होगा। इस मामले में, "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि का आम तौर पर मतलब है कि पर्यावरण आउटपुट तालिका की व्याख्या करता है शब्दकोष संगत डेटा प्रकार के बजाय, जिसके परिणामस्वरूप असंगति समस्या उत्पन्न होती है। इस प्रकार की त्रुटि अक्सर डेटा-सघन अनुप्रयोगों में सामने आती है जहां प्रदर्शन और संरचना समान रूप से महत्वपूर्ण हैं।

डेटा एकत्रीकरण के तरीके, जैसे कि उदाहरण फ़ंक्शन में नियोजित, अद्वितीय चुनौतियाँ लाते हैं। जैसे आदेश groupby और quantile ऐसी स्क्रिप्ट में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हालाँकि, उच्च-मात्रा आदेशों को फ़िल्टर करने के लिए डेटा एकत्र करते समय, प्रत्येक कमांड परिणामी तालिका की संरचना को प्रभावित करता है। इसका मतलब यह है कि बड़े डेटा को संभालने वाले कार्यों को आउटपुट को शब्दकोश के रूप में गलत तरीके से समझने से रोकने के लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन की आवश्यकता होती है। ऐसे मुद्दों को हल करने के लिए डेटा संरचना पर प्रत्येक चरण के प्रभाव की समझ की आवश्यकता होती है। यहां, प्रत्येक कॉलम का नाम स्पष्ट रूप से उपयोग करके निर्दिष्ट किया गया है columnNames एक उपयोगी दृष्टिकोण है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक तत्व तालिका संरचना के साथ संरेखित हो और प्रकार-संबंधित त्रुटियों के जोखिम को कम करता है। 💻

प्रदर्शन एक और महत्वपूर्ण विचार है. प्रत्येक डेटा प्रोसेसिंग फ़ंक्शन को गति और दक्षता दोनों के लिए अनुकूलित करना चाहिए, खासकर वास्तविक समय में व्यापक डेटा सेट को संभालते समय। बड़े पैमाने पर विश्लेषण, जैसे वॉल्यूम के आधार पर शीर्ष 10% ऑर्डर की पहचान करना, तब अधिक कुशल हो जाता है जब डेटा संरचनाएं "शब्दकोश" टकराव से बचते हुए ठीक से संरेखित होती हैं। त्रुटि प्रबंधन भी महत्वपूर्ण है; उपयोग जैसे डेटा प्रकारों पर जाँच शामिल करना if __name__ == "__main__" परीक्षण योग्यता के लिए, उत्पादन परिवेश में समस्याओं को रोका जा सकता है। संपूर्ण वातावरण में आउटपुट को मान्य करने के लिए मजबूत इकाई परीक्षणों को लागू करना एक सर्वोत्तम अभ्यास है जो यह सुनिश्चित करता है कि कार्य अपेक्षा के अनुरूप प्रदर्शन करें, भले ही डेटा प्रकार समय के साथ विकसित हों। ⚙️

डेटा प्रकार त्रुटियों और तालिका रिटर्न पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

तालिका लौटाते समय "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि क्यों दिखाई देती है?
त्रुटि इसलिए उत्पन्न होती है क्योंकि पर्यावरण तालिका की डेटा संरचना को एक शब्दकोष के रूप में गलत व्याख्या करता है। यह आम तौर पर तब होता है जब डेटा प्रारूप या रिटर्न प्रकार अपेक्षित आउटपुट के साथ संगत नहीं होता है।
क्या करता है table फ़ंक्शन में कमांड क्या करें?
table कमांड इनपुट सूचियों (जैसे वॉल्यूम, आस्क ऑर्डर, बोली ऑर्डर) को एक एकीकृत तालिका में व्यवस्थित करता है, जिससे एक संरचित डेटा प्रारूप बनता है जिसे संसाधित करना आसान होता है।
कैसे हुआ groupby डेटा एकत्रीकरण में सहायता?
groupby कमांड एक मानदंड के आधार पर डेटा को समूहित करता है, जैसे कि ऑर्डर प्रकार के अनुसार वॉल्यूम का योग। यह बड़े डेटा सेट को संभालने के लिए आवश्यक है, जिससे आप मूल्यों को कुशलतापूर्वक एकत्र कर सकते हैं।
क्यों उपयोग करें? quantile बड़े ऑर्डर फ़िल्टर करने के लिए?
quantile कमांड 90वें की तरह एक निर्दिष्ट प्रतिशत की गणना करता है, जो छोटे लेनदेन को फ़िल्टर करके उच्च-मात्रा वाले ऑर्डर की पहचान करने के लिए उपयोगी है।
क्या भूमिका है columnNames समारोह में खेलें?
columnNames कॉलम नामों को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करता है, जो उनके नामों को हार्डकोड किए बिना कॉलम तक पहुंचने के लिए आवश्यक है, जिससे फ़ंक्शन विभिन्न तालिका संरचनाओं के अनुकूल हो जाता है।
कैसे करें big_ask_flag और big_bid_flag काम?
ये बूलियन झंडे हैं जो बड़े ऑर्डर के लिए तालिका को फ़िल्टर करते हैं। यदि किसी ऑर्डर की मात्रा 90वें प्रतिशतक से अधिक है, तो इसे "बड़ा" के रूप में चिह्नित किया जाता है और केवल उन पंक्तियों को अंतिम आउटपुट में रखा जाता है।
रिटर्न स्टेटमेंट क्या करता है?
रिटर्न स्टेटमेंट तालिका को एक संगत प्रारूप में आउटपुट करता है, जिसे विशेष रूप से तालिका आवश्यकताओं के साथ सभी डेटा संरेखित सुनिश्चित करके "टाइप डिक्शनरी" त्रुटि से बचने के लिए समायोजित किया जाता है।
क्यों if __name__ == "__main__" इस समारोह में उपयोगी?
यह कमांड यूनिट परीक्षण को सक्षम बनाता है, विशिष्ट कोड तभी चलाता है जब स्क्रिप्ट सीधे निष्पादित होती है। बड़े अनुप्रयोगों में एकीकृत करने से पहले फ़ंक्शन को मान्य करना महत्वपूर्ण है।
प्रकार की त्रुटियों को संभालने से प्रदर्शन को किस प्रकार लाभ होता है?
डिज़ाइन चरण में प्रकार की त्रुटियों को ठीक करने से यह सुनिश्चित करके प्रदर्शन में सुधार होता है कि फ़ंक्शन रनटाइम पर प्रकार सुधार की आवश्यकता के बिना डेटा संसाधित करता है, निष्पादन समय और संसाधन उपयोग को कम करता है।

टेबल रिटर्न त्रुटियों को हल करने पर अंतिम विचार

"टाइप डिक्शनरी" त्रुटि को डीबग करने के लिए डेटा संरचना और कमांड फ़ंक्शंस की ठोस समझ की आवश्यकता होती है। जैसे उपकरणों का उपयोग करके द्वारा समूह बनाएं और मात्रात्मक, आप त्रुटियों से बच सकते हैं और बड़ी मात्रा में डेटा को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकते हैं। कुशल कार्य बनाने के लिए ये तकनीकें आवश्यक हैं।

त्रुटि को सीधे संबोधित करने से डेटा प्रोसेसिंग कार्यों में समय की बचत होगी और प्रदर्शन में सुधार होगा। अनुकूलनीय, अच्छी तरह से परीक्षण किए गए कार्यों के साथ, आप अप्रत्याशित संगतता समस्याओं के बिना, आपके एप्लिकेशन की आवश्यकताओं को पूरा करने वाले प्रारूप में सटीक तालिका डेटा वापस करने में सक्षम होंगे। 😊

डेटा प्रकार की त्रुटियों पर संदर्भ और आगे पढ़ना

पायथन टेबल संरचनाओं और डेटा प्रकार के मुद्दों से निपटने के बारे में गहराई से विवरण के लिए, देखें पायथन डेटा क्लासेस दस्तावेज़ीकरण .
पायथन में समूहीकरण और फ़िल्टरिंग विधियों पर एक उपयोगी अवलोकन यहां पाया जा सकता है पांडा दस्तावेज़ीकरण .
तालिकाओं के साथ काम करते समय "टाइप डिक्शनरी" जैसी सामान्य त्रुटियों को समझने के लिए, गाइड देखें वास्तविक पायथन - पायथन प्रकार की त्रुटियों को संभालना .
क्वांटाइल गणना और प्रतिशत-आधारित फ़िल्टरिंग के बारे में अधिक जानें NumPy क्वांटाइल दस्तावेज़ीकरण .

पायथन टेबल रिटर्न्स में "टाइप डिक्शनरी एरर" का समाधान