Chain.jl ile okunabilirliği artırma

Julia'da Veri İşleme

Katerina Zahradova

Instructor

Karmaşık kodla ilgili sorunlar

# Okunabilir değil 
combine(groupby(
    select(wages, :year, :eff_2020)
        :year),
        :eff_2020 => mean)

# Parantez unutması kolay
combine(groupby(wages, :year, ... )

syntax: incomplete: 
input beklenmedik şekilde bitti ...

# Çok sayıda ara değişken
w_tmp = select(wages, :state, :year, :eff_2020)
year_groups = groupby(w_tmp, :year)
combine(year_groups, :eff_2020 => mean)

# Önemli bir şeyi üzerine yazmak kolay
select!(wages, :year, :eff_2020)
groupby(wages, :state)

ArgumentError: 
"state" adlı sütun bulunamadı ...

Piping nedir?

Kodlama yaklaşımı
Art arda gelen çoklu fonksiyon çağrılarını birleştirir
Kodu okunur tutar
Ara sonuçları kaydetmeye gerek yok
İç içe yapı yok

Piping

Chain.jl kullanma

Yıla göre ortalama asgari ücreti hesaplama

doğru sütunları seçme
DataFrame'i :year ile gruplama
yıl bazında ortalama hesaplama

@chain wages begin

    select(:state, :year, :eff_2020)

    groupby(:year)
    combine(:eff_2020 => mean)

end

53×2 DataFrame
Row    year    eff_2020_mean
       Int64   Float64
_________________________
1      1968    9.28529
...

_ ile piping

@chain wages begin
    select(:state, :year, :eff_2020)
    groupby(:year)
    combine(:eff_2020 => mean)    

    # Birden çok yerde pipe için _ kullanın
    plot(_.year, _.eff_2020_mean)

end

Yıllara göre etkili asgari ücret grafiği

@aside ile piping'i atlamak

@chain wages begin
    select(:state, :year,
        :eff_2020, :state_2020)
    groupby(:year)
    combine([:eff_2020,
        :state_2020] .=> mean)

    # Pipe'ı atlamak için @aside kullanın
    @aside plot(_.year,_.eff_2020_mean)
    plot!(_.year,_.state_2020_mean)

end

Eyalet ve asgari ücret karşılaştırma grafiği

Sonucu kaydetme

# Chain makrosunun çıktısını değişken olarak kaydedin
wages_mean_by_year = @chain wages begin
    select(:state, :year, :eff_2020, :state_2020)
    groupby(:year)
    combine([:eff_2020, :state_2020] .=> mean)
end
# İlk satırı yazdır
println(first(wages_mean_by_year))

DataFrameRow
Row | year     eff_2020_mean   state_2020_mean
    | Int64    Float64         Float64
____|_________________________________
   1| 1968     9.28529         6.21549

Haydi pratik yapalım!

Julia'da Veri İşleme