$lang['tuto'] = "ਟਿ utorial ਟੋਰਿਅਲਸ"; ?>$lang['tuto'] = "ਟਿ utorial ਟੋਰਿਅਲਸ"; ?>$lang['tuto'] = "ਟਿ utorial ਟੋਰਿਅਲਸ"; ?> R ਵਿੱਚ ifelse() ਬਨਾਮ if_else() ਦੇ

R ਵਿੱਚ ifelse() ਬਨਾਮ if_else() ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

Arthur Petit
ਵੀਰਵਾਰ, 28 ਨਵੰਬਰ 2024 8:51:25 ਬਾ.ਦੁ.
If_else

ਆਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੱਖਰਾ ਕਿਉਂ ਹੈ?

R ਵਿੱਚ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਸੂਖਮ ਪਰ ਗੰਭੀਰ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਅਕਸਰ ਚਰਚਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਦੀ ਤੁਲਣਾ , ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੋਵੇ। 📊

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਦੋਹਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਥਿਤੀ ਖੁਦ ਪੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬੇਲੋੜੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਚਾਨਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਮਿਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। 🛠️

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹਬੱਧ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਦਾ . ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਤਰੁੱਟੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ, ਇਹ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਜਾਂ . ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੋਗੇ। ਆਉ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨਾਲ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ! 🖥️

ਹੁਕਮ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
tibble::tribble() ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ। ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਇਨਲਾਈਨ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
group_by() ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਲਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹੀਕਰਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੂਹਬੱਧ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ਰਤੀਆ ਤਰਕ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ।
mutate() ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਸੋਧਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਲਈ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
any() ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਵੈਕਟਰ ਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਤੱਤ ਸਹੀ ਹੈ ਤਾਂ TRUE ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਗੈਰ-ਗੁੰਮ ਤਾਰੀਖਾਂ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
is.na() ਵੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਿਤੀ NA ਹੈ।
min() ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਮੁੱਲ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ na.rm = TRUE ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ NA ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀ ਮਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ifelse() ਇੱਕ ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਡ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸ਼ਰਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੱਚੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਦੂਜਾ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਧੂ ਕਾਸਟਿੰਗ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, as.Date()) ਦੁਆਰਾ NA ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
if_else() dplyr ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ifelse() ਦਾ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਵਿਕਲਪ। ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਰਿਟਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
test_that() testthat ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੋਂ, ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
expect_equal() ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ test_that() ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਮੁੱਲ ਬਰਾਬਰ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਹੱਲ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

R ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਡੇਟਾ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ। ਪਹਿਲੀ ਸਕਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ifelse() ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਾਲਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਿੱਥੇ ਸਥਿਤੀ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗੈਰ-ਗੁੰਮ ਮਿਤੀਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਸਥਿਤੀ ਸਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀ ਗੈਰ-ਗੁੰਮ ਮਿਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ . ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਿੱਧੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਸਟਿੰਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਤੀ(). 🎯

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ , dplyr ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਵਿਕਲਪ। ਦੇ ਉਲਟ , if_else() ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਰਿਟਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਖਤੀ ਵਪਾਰ ਬੰਦ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: if_else() ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੱਚੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਬੇਲੋੜਾ ਓਵਰਹੈੱਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਾਡੇ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ ਵੈਧ ਮਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ। 🛠️

ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਤੀਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, , ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀ ਗੈਰ-ਗੁੰਮ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਰਤੀਆ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੁਲਾਕਾਤ ਅਨੁਸੂਚੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬਚਣ ਯੋਗ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਸਾਰੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ. ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਿ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਮੁੱਲ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਟੈਸਟ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਲਚਕਦਾਰ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ R.

ਆਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ: ifelse() ਬਨਾਮ if_else()

ਆਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਸਮੂਹਿਕ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਲਈ ਟਾਈਡਵਰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
library(lubridate)
# Create a sample data frame
df <- tibble::tribble(
  ~record_id, ~date,
  "id_1", as.Date("2025-12-25"),
  "id_1", as.Date("2024-12-25"),
  "id_2", as.Date("2026-12-25"),
  "id_2", NA,
  "id_3", NA
)
# Solution using ifelse()
df_ifelse <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = ifelse(any(!is.na(date)),
                        as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                        as.Date(NA)))
# View the result
print(df_ifelse)

if_else() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ

R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: if_else() ਨਾਲ ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਟਾਈਡਵਰਸ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
# Solution using if_else()
df_if_else <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = if_else(any(!is.na(date)),
                         as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                         as.Date(NA)))
# View the result
print(df_if_else)

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

# Define a custom function
calculate_non_na <- function(dates) {
  if (any(!is.na(dates))) {
    return(min(dates, na.rm = TRUE))
  } else {
    return(NA)
  }
}
# Apply the custom function
df_custom <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = as.Date(calculate_non_na(date)))
# View the result
print(df_custom)

ਹੱਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ

R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ

# Load required library for testing
library(testthat)
# Test if ifelse() produces the expected result
test_that("ifelse output is correct", {
  expect_equal(df_ifelse$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_ifelse$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if if_else() produces the expected result
test_that("if_else output is correct", {
  expect_equal(df_if_else$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_if_else$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if custom function handles edge cases
test_that("custom function output is correct", {
  expect_equal(df_custom$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_custom$non_na[3], as.Date(NA))
})

ਆਰ. ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਐਡਵਾਂਸਡ ਇਨਸਾਈਟਸ

ਵਰਤਣ ਦਾ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਅਤੇ R ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਵਿੱਚ। ਦੁਆਰਾ ਦੋਵਾਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ if_else(), ਭਾਵੇਂ ਸਥਿਤੀ ਗਲਤ ਹੋਵੇ, ਬੇਲੋੜੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (NA). ਅਜਿਹਾ ਵਿਵਹਾਰ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ-ਆਫ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 🚀

ਇੱਕ ਹੋਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਹੈ। ਦਾ ਸਖਤ ਸੁਭਾਅ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਜਲਦੀ ਫੜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਬੇਮੇਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਚਕਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਪੀਡ ਬਨਾਮ ਟਾਈਪ ਸੇਫਟੀ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ R ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। 🔍

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਨੁਕੂਲਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। 🎯

  1. ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦੋਵਾਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ?
  2. ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
  3. ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ?
  4. ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ਾਖਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਸਖਤ ਹੈ।
  5. ਵਰਤਣ ਵੇਲੇ ਮੈਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਾਂ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ?
  6. ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਸ਼ਾਖਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ।
  7. ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਮੂਹਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ?
  8. ਹਾਂ, ਜਦੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਤੇ , ਸਮੂਹਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  9. ਕੀ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
  10. ਹਾਂ, ਜੋੜਨਾ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
  11. ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਕੀ ਹਨ ?
  12. ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਕਾਲਮ ਬਣਾਉਣਾ।
  13. ਵਿੱਚ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ ?
  14. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ, ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
  15. ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸ਼ਰਤੀਆ ਤਰਕ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ?
  16. ਇਹ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
  17. ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ?
  18. ਹਾਂ, ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋਏ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  19. ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
  20. ਜਦਕਿ ਆਲਸੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਚੋਣ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ-ਨਿਰਭਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਆਰ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ if_else() ਸਖਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 💡

ਇਹਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਿਊਲਰ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਗਰੁੱਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 📊

  1. ਆਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਆਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। 'ਤੇ ਹੋਰ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ CRAN R ਮੈਨੂਅਲ .
  2. R ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ Tidyverse 'ਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। 'ਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ ਟਾਈਡਵਰਸ dplyr ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ .
  3. ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਝ R ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਫੋਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸੀ। ਫੇਰੀ RStudio ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਡੂੰਘੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਲਈ.