في باندا Pandas، يمكنك إنشاء قناع منطقي لتصفية نتائج البحث باستخدام عدة أعمدة بنفس الطريقة التي تصفية بها أعمدة واحدة. في المثال الخاص بك، يمكنك إنشاء قناع منطقي لتصفية البيانات باستخدام أكثر من عمود على النحو التالي:
pythonmask = (data['value2'] == 'A') & (data['value'] > 4)
هنا، قمنا بتحديد الشرط الأول بأن القيم في عمود “value2” تساوي ‘A’، والشرط الثاني بأن القيم في عمود “value” أكبر من 4. ثم قمنا بدمج هذين الشرطين باستخدام عامل التشكيل اللوجي “و” (&) للحصول على قناع منطقي يمكن استخدامه لتصفية البيانات.
الآن، يمكنك استخدام هذا القناع لتصفية البيانات كما في المثال التالي:
pythonfiltered_data = data[mask]
هذا سينتج عنه إرجاع الصفوف التي تلبي الشروط المحددة في القناع، حيث تكون قيمة “value2” تساوي ‘A’ وقيمة “value” أكبر من 4.
هذا النهج يعمل بشكل ممتاز لتصفية البيانات باستخدام شروط متعددة على أكثر من عمود واحد في باندا Pandas. باستخدام هذه الطريقة، يمكنك التعامل مع مجموعة متنوعة من البيانات وتصفيتها بسهولة وفعالية.
المزيد من المعلومات
بالطبع، هنا بعض المعلومات الإضافية حول كيفية استخدام القناع اللوجي في باندا Pandas لتصفية البيانات باستخدام شروط متعددة:
-
تشكيل القناع اللوجي: يمكنك تشكيل القناع اللوجي باستخدام العوامل اللوجية مثل “و” (&)، “أو” (|)، و”لا” (~). يمكنك استخدام هذه العوامل لدمج عدة شروط في قناع واحد.
-
تطبيق القناع: بمجرد تشكيل القناع اللوجي، يمكنك تطبيقه مباشرة على إطار البيانات الخاص بك باستخدام العملية المناسبة، مثل استخدام القناع كفلتر لاختيار الصفوف المطابقة للشروط المحددة.
-
توجيه البيانات المصفاة: بعد تطبيق القناع، ستحصل على إطار بيانات جديد يحتوي فقط على الصفوف التي تلبي الشروط المحددة. يمكنك استخدام هذه البيانات المصفاة للتحليل اللاحق أو العمليات الأخرى في تحليل البيانات.
-
تنقيح الشروط: يمكنك تنقيح الشروط الخاصة بالقناع اللوجي بحيث يتناسب مع احتياجات تحليل البيانات الخاص بك. يمكنك إضافة أو إزالة شروط، أو تغييرها بشكل مناسب لتحقيق النتائج المطلوبة.
-
توثيق العملية: دائمًا ما يكون من المفيد توثيق العمليات التي تقوم بها، بما في ذلك تكوين وتطبيق القناع اللوجي. هذا يساعد في فهم عملية التحليل والمشاركة مع الآخرين الذين قد يكونون يعملون على نفس البيانات.
باستخدام هذه الإرشادات، يمكنك البدء في استخدام القناع اللوجي بفعالية لتحليل وتصفية البيانات في باندا Pandas بطريقة مرنة وقوية.
