à¨à¨¿à¨µà©à¨ à¨à¨°à©à¨ big_ask_flag à¨à¨¤à© big_bid_flag à¨à©°à¨®?

ਪਾਈਥਨ ਟੇਬਲ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ

Daniel Marino

ਵੀਰਵਾਰ, 7 ਨਵੰਬਰ 2024 9:36:57 ਪੂ.ਦੁ.

ਫੰਕਸ਼ਨ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਕੋਡਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਇੱਕ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ "function code != '67' =>ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੋਡ != '67' => DICTIONARY ਟਾਈਪ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਗਲਤੀ। ਇਹ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਅਕਸਰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੇਬਲ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਬਲੌਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ! ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸੁਨੇਹਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਜਾਂ ਹੱਲ ਵੱਲ ਸਿੱਧਾ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਅਕਸਰ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼।

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਹ ਸਮਝ ਕੇ ਕਿ ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਿਖੋਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। 🛠️

ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਵਾਂਗੇ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਗਲਤੀ ਹੋਈ, ਇਸਦੇ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਓ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਰਹੱਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠੀਏ!

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
table()	ਨਿਰਧਾਰਤ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਾਂ ਸੂਚੀਆਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਇਹ vol, ask_order, ਅਤੇ bid_order ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੇਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।
groupby()	ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਪਦੰਡ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਮਾਂਡ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਪ੍ਰਤੀ ਆਰਡਰ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੰਖਿਆ ਵੋਲ)। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਆਰਡਰ ਕਿਸਮ ਲਈ ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
sum	ਗਰੁੱਪਬਾਈ() ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਤੀ ask_order ਅਤੇ bid_order ਦੀ ਕੁੱਲ ਵੌਲਯੂਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਰਕਮ ਸੰਖੇਪ ਆਰਡਰ ਵਾਲੀਅਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ।
quantile()	ਕਿਸੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਪਰਸੈਂਟਾਈਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਆਰਡਰ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ 90ਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਵਾਲੀਅਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
columnNames()	ਇੱਕ ਸਮੂਹਬੱਧ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਖਾਸ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਣਤਰਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਟੇਬਲਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
get()	ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਕਾਲਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਮੂਹਿਕ ਟੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਵਾਲੀਅਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
big_ask_flag and big_bid_flag	ਵੌਲਯੂਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਬੂਲੀਅਨ ਮਾਸਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਲੈਗ ਫਿਲਟਰ ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ "ਵੱਡੇ" ਆਰਡਰਾਂ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
return table()	ਸਿਰਫ਼ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅੰਤਿਮ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਆਰਡਰ) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
if __name__ == "__main__":	ਜਦੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਹੀ ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਚਲਾ ਕੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਗ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਫੰਕਸ਼ਨ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਲਈ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ

"ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਿੰਗ ਅਤੇ ਐਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ a ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮੇਜ਼ ਕਿ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰਨ, "ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼" ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਸਾਰਣੀ() ਕਮਾਂਡ, ਜੋ ਇੰਪੁੱਟ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੌਲਯੂਮ, ਆਰਡਰ ਪੁੱਛੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਟੇਬਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਿਡ ਆਰਡਰ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਸਥਾਪਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ() ਆਰਡਰ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਮਾਂਡ, ਸਾਨੂੰ ਆਰਡਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਖਰੀਦ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਖਰੀਦ ਜਾਂ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੈਣ-ਦੇਣਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ 📊।

ਅੱਗੇ, "ਵੱਡੇ" ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ 90ਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਾਲੀਅਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਮਾਤਰਾ() ਫੰਕਸ਼ਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਗਣਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਆਮ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਦ ਕਾਲਮਨਾਮ() ਕਮਾਂਡ ਫਿਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਟੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਕਾਲਮ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਸਥਿਰ ਕਾਲਮ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਲਮ ਨਾਮਾਂ ਜਾਂ ਬਣਤਰਾਂ ਨਾਲ ਟੇਬਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖਾਕੇ ਵਾਲੀਆਂ ਟੇਬਲ ਹਨ - ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਜੇ ਵੀ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਜਾਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ 💼।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬੂਲੀਅਨ ਫਲੈਗ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡਾ_ਪੁੱਛੋ_ਝੰਡਾ ਅਤੇ ਵੱਡੀ_ਬੋਲੀ_ਝੰਡਾ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਆਰਡਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਕੁਆਂਟਾਇਲ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ "ਵੱਡੇ ਆਰਡਰ" ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਲੈਗ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹਬੱਧ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਫਿਲਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਰਫ "ਵੱਡੇ" ਆਰਡਰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਛੋਟੇ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਰਥਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਬੁਲੀਅਨ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾ ਕੇ, ਨਤੀਜੇ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਦੇ ਰੂਟ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰਿਟਰਨ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਸਾਰਣੀ ਬਣਤਰ ਵਜੋਂ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਯੋਜਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਪਸ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਾਰਣੀ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬੇਮੇਲ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੀ ਮਾਡਿਊਲਰ ਅਤੇ ਟੈਸਟੇਬਲ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਰਤ ਕੇ ਜੇਕਰ __ਨਾਮ__ == "__ਮੁੱਖ__", ਅਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਯੂਲਰ ਢਾਂਚਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਬਿਹਤਰ ਕੋਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਵੀ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਡਾਟਾ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਅਤੇ ਟੇਬਲ ਰਿਟਰਨ ਲਈ ਮਾਡਿਊਲਰ, ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਬੈਕਐਂਡ ਪਾਈਥਨ ਹੱਲ

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)

ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ-ਟੂ-ਟੇਬਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ

ਪਾਈਥਨ ਬੈਕਐਂਡ ਹੱਲ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

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))

ਟੇਬਲ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂ ਡਾਟਾ ਟੇਬਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜੋ ਗਰੁੱਪਿੰਗ, ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਾਇਲ ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਾਪਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਅਸੰਗਤਤਾ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਲਤੀ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਭਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਦਾਹਰਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਵਰਗੇ ਹੁਕਮ groupby ਅਤੇ quantile ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਕਮਾਂਡ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੀ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਹਰ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦਾ ਨਾਮ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤ ਕੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ columnNames ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਟਾਈਪ-ਸਬੰਧਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। 💻

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਇਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ. ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੌਲਯੂਮ ਦੁਆਰਾ ਚੋਟੀ ਦੇ 10% ਆਰਡਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, "ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼" ਵਿਵਾਦਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ। ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ; ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਤੋਂ if __name__ == "__main__" ਟੈਸਟਯੋਗਤਾ ਲਈ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ⚙️

ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਾਰਣੀ ਰਿਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਵੇਲੇ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?
ਗਲਤੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਟੇਬਲ ਦੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ table ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਮਾਂਡ ਕਰੋ?
ਦ table ਕਮਾਂਡ ਇੰਪੁੱਟ ਸੂਚੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੌਲਯੂਮ, ਆਰਡਰ ਪੁੱਛੋ, ਬਿਡ ਆਰਡਰ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ groupby ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ?
ਦ groupby ਕਮਾਂਡ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਆਰਡਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਿਉਂ ਵਰਤੋ quantile ਵੱਡੇ ਆਰਡਰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ?
ਦ quantile ਕਮਾਂਡ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 90ਵਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਛੋਟੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
ਕੀ ਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ columnNames ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਖੇਡੋ?
columnNames ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਹਾਰਡਕੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੇਬਲ ਬਣਤਰਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ big_ask_flag ਅਤੇ big_bid_flag ਕੰਮ?
ਇਹ ਬੁਲੀਅਨ ਫਲੈਗ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰ ਲਈ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 90ਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ "ਵੱਡੇ" ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਕਤਾਰਾਂ ਹੀ ਅੰਤਿਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਾਪਸੀ ਬਿਆਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਰਿਟਰਨ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਰਣੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਿਉਂ ਹੈ if __name__ == "__main__" ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ?
ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਟੇਬਲ ਰਿਟਰਨ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

"ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਿੰਗ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ, ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਕੁਸ਼ਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ.

ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਚੇਗਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਸਾਰਣੀ ਡੇਟਾ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਅਚਾਨਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ। 😊

ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਟੇਬਲ ਬਣਤਰਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ, ਵੇਖੋ ਪਾਈਥਨ ਡਾਟਾ ਕਲਾਸਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ .
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਾਂਡਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
ਟੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ" ਵਰਗੀਆਂ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਗਾਈਡ 'ਤੇ ਦੇਖੋ ਰੀਅਲ ਪਾਈਥਨ - ਪਾਈਥਨ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ .
ਤੋਂ ਕੁਆਂਟਾਇਲ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ NumPy ਕੁਆਂਟਾਇਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .

ਪਾਈਥਨ ਟੇਬਲ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ "ਟਾਈਪ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਗਲਤੀ" ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ