شرح مكتبة pandas مع الامثلة بلغة بايثون | pandas library with examples in Python
أهلاً بكم في مقالة جديدة من سلسلة شرح مكتبات لغة البايثون . في الدرس السابق شرحنا لكم واحده من المكتبات التي لا غنى عنها في مشاريعك وهي بمكتبة Numpy بشكل بسيط ووضعنا لكم عليها اكثر من مثال وكود توضيحي وكيفية تثبيتها والتعامل معها ، وفي مقال اليوم بإذن الله سوف نتحدث عن مكتبة Pandas وهي من المكتبات الشهريه جدا في بايثون و الهدف الأساسي لمكتبة Pandas هو انشاء و إجراء عمليات على القاموس ، والمقصود به هو إجراء تغييرات على بيانات أساسية حيث ينتج عن هذا التغيير تحويل البيانات الى شكل أخر يُمكن فهمه والتعامل معه بإستخدام الحاسب .
تعد مشاريع بلغه بايثون احد اهم الاشياء التي يبحث عليها الكثير منكم. لكي يتعلم و يتقن لغه البايثون ويرجع ذلك الى عده اسباب اولا ان اسكريبتات لغه بايثون مهمه جدا في الذكاء الاصطناعي ويريد الكثير منكم تعلم هذه المهاره. ايضا تعد لغه بايتون اكثر لغه عليها طلب في سوق العمل في الوقت الحالي وذلك لعده اشياء سوف نذكرها معكم في النقطه التاليه. ولكن يجب عليكم التركيز في جميع اكواد بايثون وامثله على الاكواد التي سوف نقدمها لكم لانه باتباعك هذه الاكواد واتقانها بشكل جيد سوف اخبرك انك سوف تكون قادر على فعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي حيث سوف نتعمق معكم في كثير من التفاصيل حول هذه اللغه وحول البرمجه من خلالها.
السبب الذي يجعل لغه python اكثر لغه عليها طلب في سوق العمل وايضا في الذكاء الاصطناعي هو توفرها على مكتبات كثيره وايضا سهوله في كتابه الكود حيث يمكنك كتابه اكواد لغه بايثون باي لغه اخرى مثل لغه جافا ولكن قد تجد ان الامر. طويل جدا في الجافا والذي تتميز بايثون به البساطه. وهذا ما يفضله الكثير منا وهو كتابه اكواد بسيطه جدا تقوم بوظيفه كبيره. وايضا وجود المكتبات. يساعد على تحسين و في اشهار لغه البايثون. ومن خلال المقالات التاليه سوف نستعرض معكم اكواد و مكتبات كثيره جدا. بي بايثون
تثبيت مكتبة pandas للبايثون
لكي تستطيع استخدام مكتبة الباندس يجب عليك تثبيتها على جهازك اولا لكي تتمكن من استعمالها في python وذلك يكون عن طريق كتابة الامر التالي سواء في cmd اة tirmenal الخاص بال vs code
python -m pip install pandas --users
نبذة عن مكتبة pandas واهميتها في بايثون
باندا Pandas - هي واحده من المكتبات مفتوحة المصدر المخصصة للغة Python ومرخصة من BSD حيث تقدم هذة المكتبة أداءً عاليً جدا في هياكل البيانات والتعامل معها بشكل سهل وتستخدم في عمليات تحليل البيانات في لغة برمجة بايثون يمكنك استخدام Python مع Pandas في مجموعة واسعة من المجالات المتنوعه فيما يتضمن ذلك المجالات الأكاديمية والتجارية وايضا التخصصات المالية والاقتصاديه والإحصائيه والتحليلات وما إلى ذلك في هذا البرنامج التعليمي ، وسوف نشارك معكم مجموعه كبيره من الاكواد التي توضح اهمية استخدام نتعلم الميزات المختلفة لـ Python Pandas وكيف نستفاد منها بشكل كبير .
اهم مميزات مكتبة pandas في python
- باستخدام الفهرسة الافتراضية والقابلة للتخصيص ، يكون كائن DataFrame سريعًا وفعالًا.
- أدوات لتحميل البيانات من تنسيقات ملفات مختلفة إلى كائنات بيانات في الذاكرة.
- محاذاة البيانات ومعالجة البيانات المفقودة بطريقة موحدة.
- يمكن إعادة تشكيل مجموعات التواريخ وتحويلها إلى محور.
- تقسيم مجموعات البيانات الضخمة إلى شرائح وفهرستها وتقسيمها حسب التسميات.
- يمكن حذف أعمدة بنية البيانات أو إدراجها.
- للتجميع والتحويلات ، قم بالتجميع حسب البيانات.
- دمج البيانات وضمها بأداء عالٍ.
- استخدام السلاسل الزمنية بميزة مفيدة.
كيفية تكوين dictionary باستخدام pandas في بايثون
في الغالب يتم عمل import للمكتبة ومن ثم as لكي نضع اسم مختصر لها يمكننا استخدامه بدلا من كتابة الاسم كامل وبعدها نضع متغير ونستدعي اسم المكتبة ومن ثم الامر Series وبعدها ضع [ ] وبداخله اسماء العناصر التي تريد عرضها وسوف تعرض لك في جدول بشكل منظم وجميل وقمنا بطباعتها وقمنا بعمل نفس المتغير ولكن هنا وضعنا ال index بشكل يدوي وذلك لنضع رموز بدلا من الارقام ال default التي تبدء من 0 الى مالا نهاية وقمنا بطباعتها ايضا , وفي الصورة سوف تشاهد كل النتائج
.
import pandas as pd
book = pd.Series( ["python" , "java" , "Dart" , "JS" , "C++" , "C" , "prolog" , "HTML"] )
book_index = pd.Series( ["python" , "java" , "Dart" , "JS" , "C++" , "C" , "prolog" , "HTML"] ,index=["a","b","c","d","e","f","h","j"])
print(book)
print("-"*25)
print(book_index)
كيفية عمل counter داخل pandas في python
في هذا الكود قمنا بعمل نفس السابق ولكن بدلا من وضع الindex بشكل يدوي قمنا بعملها داخل loop واخبرناه ان يكون العدد هو 4 ولذلك سوف يطبع الجملة التي قمنا بتمريرها له وبعدها الارقام التي تريد عرضها في ال column في الpandas .
import pandas as pd
number = pd.Series([1,2,3,4], index=[f"row {i}" for i in range(4)])
print(number)
كيفية تمرير dictionary داخل pandas في python
في الدروس السابقه من دورة شروحات بايثون التي قدمناها لكم سابقا ف بالتالي سوف تقوم بتمرير القاموس الى ال pandas ونطبعهم وايضا نريد طباعة key و value معين من القاموس كما هو موضح بالصورة والكود التالي .
import pandas as pd
data = {"neme" : "ahmed" , "age" : 25 , "gender" : "male"}
pandas = pd.Series(data)
pandas_item = pd.Series(data["gender"])
print(pandas)
print("="*20)
print(pandas_item)
كيفية طباعة حجم القاموس وبعض العناصر من داخل pandas
في هذا الكود قمنا بطباعة القاموس كامل كما شاهدنا سابقا في الكود السابق ولكن نريد عمل زيادة بسيطة على الكود وهي اننا نريد معرفة كم عدد العناصر الموجوده بداخل المصفوفة هذة وايضا نريد طباعة جميع عناصر الvalue الموجوده في dictionary .
import pandas as pd
book = {"book 1":"python", "book 2":"java" , "book 3":"Dart"}
pandas_item = pd.Series(book)
print(f"pandas item\n{pandas_item} \n *****")
print(f"pandas size\n{pandas_item.size} \n *****")
print(f"pandas value\n{pandas_item.values} \n *****")
مجموعة من الاكواد والخصائص في مكتبة pandas python
في هذا الكود اشارك معكم مجموعه من الخصائص التي تستطيع استخدامها في المكتبة اولا قمنا بعمل مصفوفه مكونه من مجموعة عناصر وبعدها طبعنا العناصر الفريدة والمميزة في ال list , وايضا قمنا بعمل is unique لكي نتاكد هل جميع عناصر الpandas فريدة ام لا , وبعدها قمنا باستخدام متغير اخر ووضعنا فيه متغير سالب ولكن مع استخدامك لامر abs سوف يقوم بتحويل جميع العناصر السالبه الى موجبه , المتغير الثالث قمنا بعمل اختبار هل المصفوفه تزيد ام تقل لذلك نستخدم الامر الموجود في الكود لكي نتاكد من العملية , اخيرا نريد عد مجموع العناصر المكررة في الكود مثلا لدينا القيمة 1 تكررت 6 مرات بدلا من عدهم بشكل تقليدي نريد كود يوفر علينا هذة الخطوة علينا .
import pandas as pd
item = pd.Series([1,2,3,4,5,6])
print("*"*6 , "item " , "*"*6)
print(item.unique())
print(item.is_unique)
item_two = pd.Series([1,2,3,4,5,6 ,-9])
print("*"*6 , "item two" , "*"*6)
print(item_two.abs())
item_three = pd.Series([1,2,3,4,5,6 ,1])
print("*"*6 , "item three" , "*"*6)
print(item_three.is_monotonic_increasing)
print(item_three.is_monotonic_decreasing)
item_four = pd.Series([1,2,3,4,4,4,4,2,1,1,1,1,1,2])
print("*"*6 , "item four" , "*"*6)
print(item_four.value_counts())
كيفية انشاء table باستخدام pandas بايثون
هنا قمنا باستخدام المكتبة لكي نعمل مجموعة من الkeys وكل key بداخله مجموعة من العناصر ونريد جعل كل key في column لذلك نكتب المصفوفه الخاصه بنا بالاسم والعناصر ونستخدم الامر DataFrame ونمرر له الdata ليقوم بتحويلها وطباعتها لنا وهذا الامر يستخدم بشكل كبير ومتكرر جدا في البرمجة لذلك حاول ان تركز عليه .
import pandas as pd
data = {
"language" : ['python' , 'java' , 'c++'],
"age" : [2,6,9],
"rating" : [4.6 , 4.2 , 3.8]
}
print(pd.DataFrame(data))
في النهاية نتمنى ان تكون المكتبة قد وضحت لكم بشكل جيد واستخدامتها اصبحت معروفه لكم وكما ذكرنا فإذن pandas من اكثر المكتبات المستخدم هي ومكتبة numpy بشكل كبير ولمزيد من الشروحات حاول مكتبات البايثون يمكنكم مشاهدة احد المقالات السابقة.
