ಫಂಕ್ಷನ್ ರಿಟರ್ನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ವಿಸ್ಮಯಕಾರಿಯಾಗಿ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳು ಸ್ವತಃ ರಹಸ್ಯವಾಗಿ ಭಾವಿಸಿದಾಗ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಗೊಂದಲಮಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ""ದೋಷ. ಕೋಷ್ಟಕಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ದೋಷದಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಡುವ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ! ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರದ ಬಗ್ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸುಳಿವು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರಗಳು ಅಥವಾ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಘಂಟುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ಈ ದೋಷದ ಹಿಂದಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ದೋಷವು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಅಡೆತಡೆಯಿಲ್ಲದೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ನೀವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. 🛠️
ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಈ ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಾವು ವಿಭಜಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದರ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಸರಾಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಧುಮುಕೋಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ನಿಘಂಟಿನ ದೋಷದ ರಹಸ್ಯವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸೋಣ!
| ಆಜ್ಞೆ | ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ |
|---|---|
| table() | ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪಟ್ಟಿಗಳಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಇದು vol, ask_order, ಮತ್ತು bid_order ಅನ್ನು ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. ಮುಂದಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. |
| groupby() | ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಮಾನದಂಡದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷ ಆಜ್ಞೆ (ಉದಾ., ಪ್ರತಿ ಆದೇಶ ಪ್ರಕಾರದ ಸಂಪುಟವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ). ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಈ ಕಾರ್ಯವು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
| sum | ಪ್ರತಿ ask_order ಮತ್ತು bid_order ಗೆ ಒಟ್ಟು ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು groupby() ಒಳಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಆರ್ಡರ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾರಾಂಶದ ಆರ್ಡರ್ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮೊತ್ತವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
| quantile() | ಆರ್ಡರ್ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳ 90 ನೇ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಶೇಕಡಾವಾರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. |
| columnNames() | ಗುಂಪು ಮಾಡಿದ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸೂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
| get() | ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಗುಂಪು ಮಾಡಿದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಹೆಸರುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. |
| big_ask_flag and big_bid_flag | ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬೂಲಿಯನ್ ಮುಖವಾಡಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಫಿಲ್ಟರ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು "ದೊಡ್ಡ" ಆರ್ಡರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. |
| return table() | ಅಂತಿಮ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ದೊಡ್ಡ ಆದೇಶಗಳು). "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆಯೇ ಕಸ್ಟಮ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. |
| if __name__ == "__main__": | ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಭಾಗವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಇತರ ಭಾಗಗಳಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. |
ಫಂಕ್ಷನ್ ರಿಟರ್ನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು
"ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಫಂಕ್ಷನ್ a ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, "ನಿಘಂಟು" ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕೋರ್ ಹಂತಗಳು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆರಂಭಿಕ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಕಮಾಂಡ್, ಇದು ವಾಲ್ಯೂಮ್, ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಬಿಡ್ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳಂತಹ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಏಕೀಕೃತ ಟೇಬಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಕಾರ್ಯವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರಕಾರದ ಮೂಲಕ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಆಜ್ಞೆಯು ನಮಗೆ ಆರ್ಡರ್ ಡೇಟಾದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಂಪು ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ನಂತರದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಮುಖ ಖರೀದಿ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಖರೀದಿಗಳು ಅಥವಾ ಮಾರಾಟಗಳಿಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ಕಾರ್ಯವು ಈ ಮಹತ್ವದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ 📊.
ಮುಂದೆ, "ದೊಡ್ಡ" ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ನಾವು 90 ನೇ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪರಿಮಾಣದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಕಾರ್ಯ. ಈ ಶೇಕಡಾವಾರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಆದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ದಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಆಜ್ಞೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಿದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಿರ ಕಾಲಮ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ ನಮ್ಯತೆಯು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರುಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು, ವಿವಿಧ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ, ನಾವು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ - ಈ ಕಾರ್ಯವು ಇನ್ನೂ ಮನಬಂದಂತೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ 💼.
ಇದನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬೂಲಿಯನ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು , ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಕ್ವಾಂಟೈಲ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ "ದೊಡ್ಡ ಆದೇಶ" ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಿದ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕಾರ್ಯವು "ದೊಡ್ಡ" ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಚಿಕ್ಕದನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಿ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬೂಲಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಾರ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಕೋಷ್ಟಕವು ಹೆಚ್ಚು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮಹತ್ವದ ವ್ಯಾಪಾರ ಚಟುವಟಿಕೆ ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷದ ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಪ್ರತಿ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ರಿಟರ್ನ್ ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಯಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹಿಂತಿರುಗಿದ ಕೋಷ್ಟಕವು ಪ್ರಕಾರದ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ದೋಷವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ , ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದೆಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೊದಲು ಕೋಡ್‌ನ ನಡವಳಿಕೆಯ ತ್ವರಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ರಚನೆಯು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಉತ್ತಮ ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವುದು
ಡೇಟಾ ಗುಂಪು ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ ರಿಟರ್ನ್‌ಗಾಗಿ ಮಾಡ್ಯುಲರ್, ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಹಾರ
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 dataraw_tab = table(vol=vol, ask_order=ask_order, bid_order=bid_order)# Step 2: Group data by summing volumes per order typegrp_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 ordersbig_ask_order = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[0])[big_ask_flag]# Ensure data structure compatibility to avoid "type dictionary" errorreturn table(ask_order=big_ask_order)# Unit Testif __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)
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಡಿಕ್ಷನರಿ-ಟು-ಟೇಬಲ್ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನ
ಪೈಥಾನ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪರಿಹಾರ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಪರ್ಯಾಯ ನಿಘಂಟು ನಿರ್ವಹಣೆ
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 dataraw_dict = {'vol': vol, 'ask_order': ask_order, 'bid_order': bid_order}# Process grouped ask and bid ordersgrp_ask_order = groupby(sum, vol, ask_order)grp_bid_order = groupby(sum, vol, bid_order)# Apply quantile threshold for large ordersask_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 structurebig_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 constraintsreturn result_table# Unit Testif __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))
ಟೇಬಲ್ ರಿಟರ್ನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುವಿಕೆ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಲ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ. ಕಾರ್ಯಗಳು ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದಾಗ, ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಸರವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಅಸಾಮರಸ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ರಚನೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ರೀತಿಯ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಅನನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಮುಂತಾದ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಾಗ, ಪ್ರತಿ ಆಜ್ಞೆಯು ಫಲಿತಾಂಶದ ಕೋಷ್ಟಕದ ರಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಘಂಟಿನಂತೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಡೇಟಾ ರಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವು ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೈಪ್-ಸಂಬಂಧಿತ ದೋಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 💻
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯವು ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬೇಕು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ. ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪರಿಮಾಣದ ಮೂಲಕ ಅಗ್ರ 10% ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ, "ನಿಘಂಟು" ಘರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕೂಡ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ; ಬಳಕೆಯಂತಹ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಮೇಲೆ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಪರಿಸರದಾದ್ಯಂತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡರೂ ಸಹ, ಕಾರ್ಯಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ⚙️
- ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಾಗ "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷ ಏಕೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
- ಪರಿಸರವು ಟೇಬಲ್‌ನ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿಘಂಟಿನಂತೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುವುದರಿಂದ ದೋಷ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅಥವಾ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕಾರವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
- ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಆಜ್ಞೆ?
- ದಿ ಆಜ್ಞೆಯು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು (ವಾಲ್ಯೂಮ್, ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ, ಬಿಡ್ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳಂತಹ) ಏಕೀಕೃತ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಸಹಾಯ?
- ದಿ ಆದೇಶದ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಂತಹ ಮಾನದಂಡದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಮಾಂಡ್ ಗುಂಪುಗಳು ಡೇಟಾ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು ದೊಡ್ಡ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು?
- ದಿ ಸಣ್ಣ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ 90 ನೇ ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಆಡುವುದೇ?
- ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹಾರ್ಡ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿವಿಧ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕೆಲಸ?
- ಇವುಗಳು ದೊಡ್ಡ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಬೂಲಿಯನ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಆದೇಶದ ಪರಿಮಾಣವು 90 ನೇ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಮೀರಿದರೆ, ಅದನ್ನು "ದೊಡ್ಡದು" ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ರಿಟರ್ನ್ ಹೇಳಿಕೆ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
- ರಿಟರ್ನ್ ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಏಕೆ ಆಗಿದೆ ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವೇ?
- ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ?
- ವಿನ್ಯಾಸ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾರದ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
"ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ದೋಷವನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಮಾಂಡ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳ ಘನ ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಮುಂತಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು , ನೀವು ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಮರ್ಥ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಅವಶ್ಯಕ.
ದೋಷವನ್ನು ಹೆಡ್-ಆನ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಪರೀಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಟೇಬಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. 😊
- ಪೈಥಾನ್ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ, ಇದನ್ನು ನೋಡಿ ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ತರಗತಿಗಳ ದಾಖಲೆ .
- ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಗ್ರೂಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಕುರಿತು ಸಹಾಯಕವಾದ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು ಪಾಂಡಾಗಳ ದಾಖಲೆ .
- ಕೋಷ್ಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ "ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಷನರಿ" ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ನೋಡಿ ನಿಜವಾದ ಪೈಥಾನ್ - ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರಕಾರದ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು .
- ಕ್ವಾಂಟೈಲ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾವಾರು ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ NumPy ಕ್ವಾಂಟೈಲ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .