à¤à¤¸à¥ à¤à¤°à¤¾à¤µà¥ big_ask_flag à¤à¤£à¤¿ big_bid_flag à¤à¤¾à¤®?

Python Table Returns मधील Type Dictionary Error

Daniel Marino

गुरुवार, ७ नोव्हेंबर, २०२४ रोजी ९:२३:०० म.पू.

फंक्शन रिटर्नमधील "प्रकार शब्दकोश" त्रुटी समजून घेणे

कोडिंग करताना अनपेक्षित त्रुटींचा सामना करणे आश्चर्यकारकपणे निराशाजनक असू शकते, विशेषत: जेव्हा त्रुटी संदेश स्वतःला गुप्त वाटतात. असाच एक गोंधळात टाकणारा मुद्दा म्हणजे "function code != '67' =>फंक्शन कोड != '67' => DICTIONARY प्रकारासह सदिश तयार करण्याची परवानगी नाही" त्रुटी. ही विशिष्ट समस्या अनेकदा Python मधील फंक्शन्ससह कार्य करताना दिसून येते जे टेबल सारख्या जटिल डेटा प्रकार परत करण्याचा प्रयत्न करतात.

जर तुम्ही या त्रुटीमुळे ब्लॉक केलेल्या फंक्शनसह टेबल परत करण्याचा प्रयत्न केला असेल, तर तुम्ही एकटे नाही आहात! बऱ्याच विकसकांना हा संदेश संदिग्ध वाटतो, कारण तो प्रत्यक्ष समस्या किंवा समाधानाचा इशारा देत नाही. समस्या बऱ्याचदा विशिष्ट वातावरण किंवा लायब्ररी डेटा स्ट्रक्चर्स, विशेषतः शब्दकोष कसे हाताळतात याच्याशी संबंधित असते.

या मार्गदर्शकामध्ये, आम्ही या त्रुटीमागील संभाव्य कारणे शोधू आणि त्याचे निराकरण करण्याच्या पद्धतींवर चर्चा करू. त्रुटी का उद्भवते हे समजून घेतल्याने, भविष्यात ती हाताळण्यासाठी तुम्ही अधिक सुसज्ज असाल आणि फंक्शन्स लिहू शकता जी तुम्हाला आवश्यक असलेली मूल्ये कोणत्याही अडथळ्याशिवाय परत करतात. 🛠️

एकत्रितपणे, आम्ही या त्रुटीस कारणीभूत असलेले कार्य खंडित करू, त्यातील घटकांचे विश्लेषण करू आणि व्यावहारिक समायोजने एक्सप्लोर करू ज्यामुळे तुमचा कोड सहजतेने चालेल. चला आत जा आणि टाइप डिक्शनरी त्रुटीचे रहस्य हाताळूया!

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
table()	निर्दिष्ट व्हेरिएबल्स किंवा सूचीमधून संरचित सारणी तयार करण्यासाठी वापरली जाते. येथे, ते vol, ask_order आणि bid_order एका टेबलमध्ये एकत्रित करते, जे आवश्यकतेनुसार फिल्टर आणि सुधारित केले जाऊ शकते. पुढील ऑपरेशन्ससाठी डेटा आयोजित करण्यासाठी आवश्यक.
groupby()	निर्दिष्ट निकषानुसार डेटा गट करण्यासाठी एक विशेष आदेश (उदा. प्रति ऑर्डर प्रकार voluming). हे कार्य अधिक प्रभावी प्रक्रियेसाठी डेटा एकत्रित करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे आणि प्रत्येक ऑर्डर प्रकारासाठी गटबद्ध डेटाचे विश्लेषण करण्यात मदत करते.
sum	प्रति ask_order आणि bid_order एकूण व्हॉल्यूम एकत्रित करण्यासाठी groupby() मध्ये वापरले जाते. येथे, बेरीज सारांशित ऑर्डर व्हॉल्यूम तयार करण्यात मदत करते, जे मोठ्या ऑर्डर फिल्टरिंगसाठी आवश्यक आहे.
quantile()	डेटासेटसाठी निर्दिष्ट पर्सेंटाइलची गणना करते, ऑर्डर व्हॉल्यूमची 90 वी टक्केवारी शोधण्यासाठी येथे वापरली जाते. हा आदेश व्हॉल्यूम थ्रेशोल्ड सेट करून असामान्यपणे मोठ्या ऑर्डर फिल्टर करण्यास अनुमती देतो.
columnNames()	गटबद्ध सारणीमधील स्तंभांची नावे पुनर्प्राप्त करते. हा आदेश विशिष्ट स्तंभांना डायनॅमिक पद्धतीने अनुक्रमित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, कोड वेगवेगळ्या संरचनांसह सारण्यांशी जुळवून घेता येईल.
get()	टेबलमधील विशिष्ट स्तंभ किंवा डेटामध्ये प्रवेश करते. या संदर्भात, ते गटबद्ध सारण्यांमधून खंड पुनर्प्राप्त करते, स्तंभांना त्यांच्या नावावर आधारित लक्ष्यित प्रक्रिया करण्यास अनुमती देते.
big_ask_flag and big_bid_flag	व्हॉल्यूम थ्रेशोल्डवर आधारित मोठ्या ऑर्डर ओळखण्यासाठी बुलियन मास्क म्हणून वापरले जाते. हे ध्वज फिल्टर सारण्यांना फक्त "मोठ्या" ऑर्डरवर लक्ष केंद्रित करण्यास मदत करतात, पुढील विश्लेषणासाठी डेटा ऑप्टिमाइझ करतात.
return table()	विशिष्ट अटी पूर्ण करणारे फक्त फिल्टर केलेले परिणाम वापरून अंतिम सारणी आउटपुट करते (उदा. मोठ्या ऑर्डर). हे "प्रकार शब्दकोश" त्रुटी न वाढवता सानुकूल रचना परत करण्यास अनुमती देते.
if __name__ == "__main__":	स्क्रिप्ट थेट कार्यान्वित केल्यावरच चाचणी कोड चालवून युनिट चाचणी सक्षम करते. हा विभाग विश्वासार्हता सुधारून, मोठ्या प्रोग्रामच्या इतर भागांपेक्षा स्वतंत्रपणे कार्य प्रमाणित करण्यात मदत करतो.

फंक्शन रिटर्नमधील "प्रकार शब्दकोश" त्रुटीसाठी उपाय शोधत आहे

"टाइप डिक्शनरी" त्रुटी दूर करण्यासाठी विकसित केलेल्या स्क्रिप्ट्स विशेषत: जटिल डेटासेटवर प्रक्रिया करताना डेटा संरचना आणि एकत्रीकरण समस्या हाताळण्यासाठी डिझाइन केल्या आहेत. ही त्रुटी सामान्यत: अशा प्रकरणांमध्ये उद्भवते जेव्हा फंक्शन a परत करण्याचा प्रयत्न करते टेबल ज्याचा, अंतर्निहित डेटा प्रकारामुळे, "शब्दकोश" म्हणून चुकीचा अर्थ लावला जातो. पहिल्या स्क्रिप्टमध्ये, मुख्य चरणांमध्ये वापरून प्रारंभिक सारणी तयार करणे समाविष्ट आहे टेबल() कमांड, जे एका युनिफाइड टेबल फॉरमॅटमध्ये इनपुट सूची जसे की व्हॉल्यूम, ऑर्डर ऑर्डर आणि बिड ऑर्डर आयोजित करते. एकदा ही रचना स्थापित झाल्यानंतर, फंक्शन लागू होते गटबद्ध() ऑर्डर प्रकारानुसार व्हॉल्यूम एकत्रित करण्यासाठी आदेश, आम्हाला ऑर्डर डेटाचे सारांशित दृश्य देते. ही गटबद्धीकरणाची पायरी महत्त्वाची आहे, कारण ते मोठ्या ऑर्डर्सला लक्ष्य करण्यासाठी पुढील फिल्टरिंग सक्षम करते, मुख्य खरेदी आणि विक्री व्यवहार ओळखण्याच्या फंक्शनच्या प्राथमिक उद्देशाला संबोधित करते. उदाहरणार्थ, जर तुम्ही संभाव्य उच्च व्हॉल्यूम खरेदी किंवा विक्रीसाठी व्यापार डेटाचे विश्लेषण करत असाल, तर हे कार्य तुम्हाला या महत्त्वपूर्ण व्यवहारांना कार्यक्षमतेने वेगळे करण्याची परवानगी देईल 📊.

पुढे, "मोठे" ऑर्डर निश्चित करण्यासाठी, आम्ही वापरून 90 व्या पर्सेंटाइल व्हॉल्यूम थ्रेशोल्डची गणना करतो परिमाण() कार्य ही टक्केवारी गणना फंक्शनला ठराविक आणि असामान्यपणे मोठ्या ऑर्डरमध्ये फरक करण्यास अनुमती देते, उच्च-व्हॉल्यूम व्यवहारांसाठी फिल्टर सेट करते. द स्तंभनावे() कमांड नंतर फंक्शनला अनुकूल बनवण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावते; हे गटबद्ध सारण्यांमधून डायनॅमिकपणे स्तंभांची नावे पुनर्प्राप्त करते, ज्यामुळे आम्हाला निश्चित स्तंभ अभिज्ञापकांवर अवलंबून न राहता सारणीवर प्रक्रिया करण्याची परवानगी मिळते. ही लवचिकता डेटा प्रोसेसिंग टास्कमध्ये उपयुक्त आहे जिथे फंक्शनला वेगवेगळ्या कॉलमच्या नावांसह किंवा स्ट्रक्चर्ससह टेबल्स मिळू शकतात आणि वेगवेगळ्या डेटासेटमध्ये त्याची पुन: उपयोगिता सुधारते. एक व्यावहारिक उदाहरण म्हणून, समजा आमच्याकडे डेटा स्त्रोतावर अवलंबून भिन्न लेआउट्स असलेली सारणी आहेत – हे कार्य अजूनही अखंडपणे जुळवून घेईल, वास्तविक-जागतिक आर्थिक विश्लेषणे किंवा डायनॅमिक डेटा परिस्थितींसाठी ते अत्यंत कार्यक्षम बनवेल 💼.

यानंतर, स्क्रिप्ट बुलियन झेंडे लागू करते big_ask_flag आणि मोठा_बिड_ध्वज, ज्याचा वापर गणना केलेल्या क्वांटाइल थ्रेशोल्डवर आधारित "मोठा ऑर्डर" निकष पूर्ण करणाऱ्या ऑर्डर ओळखण्यासाठी केला जातो. हे ध्वज नंतर प्रत्येक गटबद्ध टेबलमधील संबंधित ऑर्डर वेगळे करण्यासाठी फिल्टर म्हणून लागू केले जातात. हे डिझाइन फंक्शनला फक्त "मोठे" ऑर्डर परत करण्यास अनुमती देते आणि लहान ऑर्डर टाकून, अर्थपूर्ण डेटासाठी आउटपुट ऑप्टिमाइझ करते. बुलियन फिल्टर्स वापरण्याचा हा दृष्टीकोन डेटा प्रक्रिया सुव्यवस्थित करण्यास देखील मदत करतो, कारण फंक्शन उच्च-प्राधान्य डेटावर लक्ष केंद्रित करू शकते, संसाधनांचा वापर कमी करू शकते आणि कार्यक्षमता सुधारू शकते. अशा प्रकारे फंक्शनची रचना केल्याने, परिणामी टेबल अत्यंत लक्ष्यित केले जाते, निर्णय घेण्याच्या अनुप्रयोगांसाठी आदर्श आहे जे महत्त्वपूर्ण व्यापार क्रियाकलाप किंवा बाजाराच्या ट्रेंडचे विश्लेषण करण्यावर अवलंबून असते.

शेवटी, "टाइप डिक्शनरी" त्रुटीचे मूळ संबोधित करण्यासाठी, प्रत्येक फंक्शनमधील रिटर्न स्टेटमेंटमध्ये सुसंगत टेबल स्ट्रक्चर म्हणून आउटपुट फॉरमॅट केले आहे याची खात्री करण्यासाठी स्पष्ट हाताळणी समाविष्ट आहे. हे समायोजन रिटर्न केलेल्या टेबलचा प्रकार जुळत नाही याची खात्री करून त्रुटी टाळते. फंक्शन्स देखील मॉड्यूलर आणि चाचणी करण्यायोग्य करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत; उदाहरणार्थ, वापरून जर __नाव__ == "__मुख्य__", आम्ही खात्री करतो की फंक्शन्सची स्वतंत्रपणे चाचणी केली जाऊ शकते, डिप्लॉयमेंटपूर्वी कोडच्या वर्तनाची त्वरित पडताळणी करण्यास अनुमती देते. ही मॉड्यूलर रचना केवळ डीबगिंगमध्येच मदत करत नाही तर चांगल्या कोड व्यवस्थापनास प्रोत्साहन देते, विशेषत: मोठ्या प्रकल्पांमध्ये जेथे समान कार्ये वेगवेगळ्या घटकांमध्ये पुनरुत्पादित केली जाऊ शकतात.

डेटा प्रोसेसिंग फंक्शन्समधील "टाइप डिक्शनरी" त्रुटीचे निदान आणि निराकरण करणे

मॉड्यूलरसह बॅकएंड पायथन सोल्यूशन, डेटा ग्रुपिंग आणि टेबल रिटर्नसाठी पुन्हा वापरता येणारा कोड

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 प्रोसेसिंगमध्ये डिक्शनरी-टू-टेबल रूपांतरण वापरून पर्यायी दृष्टीकोन

Python बॅकएंड सोल्यूशन, अनुकूलतेसाठी पर्यायी शब्दकोश हाताळणी

१

टेबल रिटर्नमधील डेटा प्रकार सुसंगततेची गुंतागुंत समजून घेणे

सह काम करण्याचा एक आवश्यक पैलू डेटा टेबल प्रोग्रामिंगमध्ये प्रत्येक घटकामध्ये अंतर्निहित डेटा प्रकार समजून घेणे, विशेषत: समूहीकरण, फिल्टरिंग आणि क्वांटाइल कॅल्क्युलेशन यासारखी जटिल ऑपरेशन्स करणारी फंक्शन्स वापरताना. जेव्हा फंक्शन्स टेबल परत करतात, तेव्हा प्रत्येक डेटा स्ट्रक्चर अपेक्षित स्वरूपाचे पालन करणे आवश्यक आहे. या प्रकरणात, "प्रकार शब्दकोश" त्रुटीचा सामान्यतः अर्थ असा होतो की पर्यावरण आउटपुट टेबलचा अर्थ शब्दकोश सुसंगत डेटा प्रकाराऐवजी, विसंगतता समस्या उद्भवते. डेटा-केंद्रित ऍप्लिकेशन्समध्ये अशा प्रकारची त्रुटी अनेकदा उद्भवते जिथे कार्यप्रदर्शन आणि संरचना तितकेच महत्त्वाचे असते.

डेटा एकत्रीकरण पद्धती, जसे की उदाहरण फंक्शनमध्ये नियुक्त केलेल्या, अद्वितीय आव्हाने आणतात. सारखे आदेश groupby आणि १ अशा स्क्रिप्ट्समध्ये महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात. तथापि, उच्च-व्हॉल्यूम ऑर्डर फिल्टर करण्यासाठी डेटा एकत्रित करताना, प्रत्येक कमांड परिणामी सारणीच्या संरचनेवर परिणाम करते. याचा अर्थ डिक्शनरी म्हणून आउटपुटचा चुकीचा अर्थ लावला जाण्यापासून रोखण्यासाठी मोठा डेटा हाताळणाऱ्या फंक्शन्सना काळजीपूर्वक डिझाइन आवश्यक आहे. अशा समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी डेटा संरचनेवर प्रत्येक चरणाचा प्रभाव समजून घेणे आवश्यक आहे. येथे, प्रत्येक स्तंभाचे नाव स्पष्टपणे वापरून निर्दिष्ट करणे columnNames हा एक उपयुक्त दृष्टीकोन आहे, कारण प्रत्येक घटक सारणीच्या संरचनेशी संरेखित करतो आणि प्रकार-संबंधित त्रुटींचा धोका कमी करतो. 💻

कामगिरी हा आणखी एक गंभीर विचार आहे. प्रत्येक डेटा प्रोसेसिंग फंक्शनने वेग आणि कार्यक्षमता या दोन्हीसाठी ऑप्टिमाइझ केले पाहिजे, विशेषत: रीअल-टाइममध्ये विस्तृत डेटा सेट हाताळताना. मोठ्या प्रमाणात विश्लेषण, जसे की व्हॉल्यूमनुसार शीर्ष 10% ऑर्डर ओळखणे, जेव्हा डेटा स्ट्रक्चर्स योग्यरित्या संरेखित करतात तेव्हा "शब्दकोश" संघर्ष टाळून अधिक कार्यक्षम बनतात. त्रुटी हाताळणे देखील महत्त्वाचे आहे; डेटा प्रकारांवरील तपासण्या समाविष्ट करणे, जसे की वापरणे if __name__ == "__main__" चाचणीक्षमतेसाठी, उत्पादन वातावरणातील समस्या टाळू शकतात. संपूर्ण वातावरणात आउटपुट प्रमाणित करण्यासाठी मजबूत युनिट चाचण्या लागू करणे ही एक उत्तम सराव आहे जी कार्ये अपेक्षेप्रमाणे कार्य करते हे सुनिश्चित करते, जरी डेटा प्रकार कालांतराने विकसित होतात. ⚙️

डेटा प्रकार त्रुटी आणि टेबल रिटर्नवर वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

टेबल परत करताना “Type Dictionary” त्रुटी का दिसते?
त्रुटी उद्भवली कारण वातावरण टेबलच्या डेटा स्ट्रक्चरचा शब्दकोश म्हणून चुकीचा अर्थ लावते. डेटा फॉरमॅट किंवा रिटर्न प्रकार अपेक्षित आउटपुटशी सुसंगत नसल्यास हे सामान्यतः घडते.
काय करते table फंक्शनमध्ये डू कमांड?
द table कमांड एका युनिफाइड टेबलमध्ये इनपुट सूची (जसे की व्हॉल्यूम, ऑर्डर ऑर्डर, बिड ऑर्डर) आयोजित करते, संरचित डेटा फॉरमॅट तयार करते ज्यावर प्रक्रिया करणे सोपे आहे.
कसे करते groupby डेटा एकत्रीकरणात मदत?
द groupby कमांड एका निकषावर आधारित डेटा गट करते, जसे की प्रति ऑर्डर प्रकार खंडांची बेरीज करणे. हे मोठे डेटा संच हाताळण्यासाठी आवश्यक आहे, ज्यामुळे तुम्हाला मूल्ये प्रभावीपणे एकत्रित करता येतील.
का वापरावे १ मोठ्या ऑर्डर फिल्टर करण्यासाठी?
द १ कमांड 90 व्या प्रमाणे निर्दिष्ट टक्केवारीची गणना करते, जे लहान व्यवहार फिल्टर करून उच्च-व्हॉल्यूम ऑर्डर ओळखण्यासाठी उपयुक्त आहे.
काय भूमिका करतो columnNames फंक्शन मध्ये खेळू?
columnNames कॉलमची नावे डायनॅमिकली पुनर्प्राप्त करते, जे कॉलम्सना त्यांची नावे हार्डकोड न करता ऍक्सेस करण्यासाठी आवश्यक आहे, ज्यामुळे फंक्शन वेगवेगळ्या टेबल स्ट्रक्चर्सशी जुळवून घेता येईल.
कसे करावे big_ask_flag आणि big_bid_flag काम?
हे बुलियन ध्वज आहेत जे मोठ्या ऑर्डरसाठी टेबल फिल्टर करतात. ऑर्डरचा व्हॉल्यूम 90 व्या पर्सेंटाइलपेक्षा जास्त असल्यास, तो "मोठा" म्हणून ध्वजांकित केला जातो आणि फक्त त्या पंक्ती अंतिम आउटपुटमध्ये ठेवल्या जातात.
रिटर्न स्टेटमेंट काय करते?
रिटर्न स्टेटमेंट टेबलला सुसंगत फॉरमॅटमध्ये आउटपुट करते, विशेषत: सर्व डेटा टेबल आवश्यकतांनुसार संरेखित असल्याची खात्री करून "प्रकार शब्दकोश" त्रुटी टाळण्यासाठी समायोजित केले जाते.
का आहे if __name__ == "__main__" या कार्यात उपयुक्त?
ही कमांड युनिट चाचणी सक्षम करते, विशिष्ट कोड फक्त स्क्रिप्ट थेट कार्यान्वित करते तेव्हाच चालवते. मोठ्या ऍप्लिकेशन्समध्ये समाकलित करण्यापूर्वी फंक्शन प्रमाणित करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.
प्रकारातील त्रुटी हाताळल्याने कार्यक्षमतेचा कसा फायदा होतो?
डिझाइन स्टेजवर प्रकारातील चुका दुरुस्त केल्याने कार्यक्षमतेत सुधारणा होते याची खात्री करून फंक्शन डेटावर प्रक्रिया करते रनटाइमच्या वेळी प्रकार दुरुस्त्या न करता, अंमलबजावणीचा वेळ आणि संसाधनांचा वापर कमी करते.

टेबल रिटर्न एरर्स सोडवण्यावर अंतिम विचार

"टाइप डिक्शनरी" त्रुटी डीबग करण्यासाठी डेटा स्ट्रक्चरिंग आणि कमांड फंक्शन्सचे ठोस आकलन आवश्यक आहे. सारख्या साधनांचा वापर करून ग्रुपबाय आणि परिमाण, आपण त्रुटी टाळू शकता आणि मोठ्या डेटा व्हॉल्यूम प्रभावीपणे फिल्टर करू शकता. कार्यक्षम कार्ये तयार करण्यासाठी ही तंत्रे आवश्यक आहेत.

एरर हेड-ऑन संबोधित केल्याने डेटा प्रोसेसिंग कार्यांमध्ये वेळ वाचेल आणि कार्यप्रदर्शन सुधारेल. जुळवून घेण्यायोग्य, चांगल्या-चाचणी केलेल्या कार्यांसह, तुम्ही अनपेक्षित सुसंगतता समस्यांशिवाय, तुमच्या अनुप्रयोगाच्या गरजा पूर्ण करणाऱ्या फॉरमॅटमध्ये अचूक सारणी डेटा परत करण्यास सक्षम असाल. 😊

डेटा प्रकार त्रुटींवर संदर्भ आणि पुढील वाचन

पायथन टेबल स्ट्रक्चर्स आणि डेटा प्रकारच्या समस्या हाताळण्यासाठी सखोल तपशीलांसाठी, पहा पायथन डेटा वर्ग दस्तऐवजीकरण .
Python मधील गटबद्ध आणि फिल्टरिंग पद्धतींवर उपयुक्त विहंगावलोकन आढळू शकते पांडा दस्तऐवजीकरण .
टेबल्स हाताळताना “Type Dictionary” सारख्या सामान्य चुका समजून घेण्यासाठी, वर मार्गदर्शक पहा रिअल पायथन - पायथन प्रकारातील त्रुटी हाताळणे .
यावरून क्वांटाइल कॅलक्युलेशन आणि पर्सेंटाइल-आधारित फिल्टरिंगबद्दल अधिक जाणून घ्या NumPy क्वांटाइल दस्तऐवजीकरण .

Python Table Returns मधील "Type Dictionary Error" चे निराकरण करणे