توحيد سلاسل زمنية متفرقة لتحليل متوسط درجات الحرارة عبر العقود

في هذا السياق، يشكل تحقيق الهدف المتمثل في دمج العديد من إطارات البيانات في إطار بيانات أكبر تحدًا يتطلب القليل من التفكير والتخطيط. لديك إطارات بيانات متعددة تمتد على فترات زمنية مختلفة، وهدفك هو جمع جميع القيم في جدول واحد للقيام بتحليل سلاسل زمنية.

أولاً وقبل الشروع في دمج الإطارات، يجب أن تتأكد من أن جميع الإطارات تحتوي على نفس الأعمدة، وبنفس الترتيب. يبدو أن لديك اثنين من الأعمدة في كل إطار بيانات: “تاريخ” و “قيمة متوسط درجة الحرارة”.

بعد التحقق من تطابق الهيكل، يمكنك استخدام وظيفة مثل concat في مكتبة pandas في لغة البرمجة بايثون لدمج الإطارات. يمكنك القيام بذلك باستخدام رمز يشبه الخطوة التالية:

pythonCopy code
import pandas as pd

# الإطارات البيانية المتعددة
cont_frames = [cont, cont2, cont3, cont4, cont5, cont6, cont7]

# دمج الإطارات باستخدام concat
merged_df = pd.concat(cont_frames, ignore_index=True)

# فحص الإطار النهائي المدمج
print(merged_df)

تأكد من تعيين ignore_index=True لإعادة ترقيم الفهرس بشكل متسلسل. بعد ذلك، ستكون لديك إطار بيانات واحد يحتوي على جميع القيم. يمكنك الآن استخدام هذا الإطار لتحليل سلاسل زمنية أو إجراء الرسوم البيانية الخاصة بك.

بعد أن تم دمج الإطارات البيانية في إطار بيانات واحد، يمكنك استكمال عمليات التحليل والرسم البياني لفهم السلاسل الزمنية بشكل أفضل. فيما يلي بعض الخطوات والمعلومات التي يمكن أن تفيدك:

1. فحص البيانات:

   • قم بفحص الإطار البياني المدمج باستخدام head() للتحقق من البيانات الأولية.

   pythonCopy code
   print(merged_df.head())
   

   • تأكد من أن الأعمدة تحتوي على الأنواع الصحيحة من البيانات، خاصةً تاريخ الوقت.

2. تنسيق تاريخ الوقت:

   • قد تحتاج إلى تنسيق عمود التاريخ لضمان أنه يتم التعرف عليه كتواريخ صحيحة. يمكنك استخدام pd.to_datetime لتحقيق ذلك.

   pythonCopy code
   merged_df['تاريخ'] = pd.to_datetime(merged_df['تاريخ'])
   

3. رسم السلاسل الزمنية:

   • باستخدام مكتبة matplotlib أو seaborn، يمكنك رسم السلاسل الزمنية بسهولة لفهم التغيرات عبر الفترة الزمنية.

   pythonCopy code
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   plt.figure(figsize=(10, 6))
   plt.plot(merged_df['تاريخ'], merged_df['قيمة متوسط درجة الحرارة'])
   plt.title('سلسلة زمنية لمتوسط درجة الحرارة')
   plt.xlabel('التاريخ')
   plt.ylabel('متوسط درجة الحرارة')
   plt.show()
   

4. تحليل إضافي:

   • قم بإجراء تحليل إحصائي إضافي إذا لزم الأمر، مثل حساب المتوسطات والانحرافات المعيارية.

   pythonCopy code
   mean_temperature = merged_df['قيمة متوسط درجة الحرارة'].mean()
   std_dev_temperature = merged_df['قيمة متوسط درجة الحرارة'].std()
   
   print(f'المتوسط: {mean_temperature}, الانحراف المعياري: {std_dev_temperature}')
   

من خلال هذه الخطوات، يمكنك الآن استكشاف وتحليل السلاسل الزمنية الخاصة بمتوسط درجات الحرارة عبر الفترة الزمنية الممتدة بين عام 1951 وعام 2014، وذلك بما يساعدك في فهم الاتجاهات والتغيرات في درجات الحرارة على مدار هذه الفترة.