تحليل أول ظهور لكل قيمة في بيانات متغيرين باستخدام Python وpandas

في هذا السياق، يظهر لنا جدولٌ يحوي على متغيرين هما “a” و”amount”، والذين تم فرزهما بحسب المتغير “a”. يظهر لنا كل قيمة في المتغير “a” معها قيمة متغير “amount” المرتبطة بها. الهدف هو الحصول على الصف الأول لكل قيمة في المتغير “a”.

لتحقيق ذلك، يمكننا استخدام لغة برمجة مثل Python لتحليل هذه البيانات. نقوم بفرز البيانات حسب المتغير “a” ومن ثم نستخرج الصف الأول لكل قيمة. في الكود التالي، سأستخدم مكتبة pandas في Python لتنفيذ هذه العملية:

pythonCopy code
import pandas as pd

# البيانات المعطاة
data = {'a': [112, 112, 113, 114, 114, 115, 115],
        'amount': [12000, 15000, 14000, 18000, 17000, 19000, 17000]}

# إنشاء إطار البيانات (Dataframe)
df = pd.DataFrame(data)

# الحصول على الصف الأول لكل قيمة في المتغير "a"
result = df.groupby('a').first().reset_index()

# طباعة النتيجة
print(result)

باستخدام هذا الكود، سيتم فرز البيانات حسب المتغير “a”، ثم سيتم اختيار الصف الأول لكل قيمة في “a”. الناتج سيكون كالتالي:

cssCopy code
     a  amount
0  112   12000
1  113   14000
2  114   18000
3  115   19000

هذا الناتج يظهر الصف الأول لكل قيمة في المتغير “a” كما هو مطلوب.

في هذا السياق، يعتمد الكود المقدم على استخدام مكتبة pandas في لغة البرمجة Python. تُعد pandas واحدة من المكتبات الرائدة في تحليل البيانات وتجهيزها في Python. تتيح pandas إمكانية التعامل مع البيانات بطريقة هيكلية وفعالة، مما يساعد في إجراء عمليات مثل فرز البيانات والتجميع (aggregation) بسهولة.

في الكود المقدم، تم إنشاء إطار بيانات (Dataframe) باستخدام pandas، وهي هيكل بيانات ثنائي الأبعاد يشبه الجداول. يتم استخدام الأمر groupby لتجميع البيانات حسب قيم المتغير “a”. ثم يتم استخدام الدالة first() لاستخراج الصف الأول لكل قيمة في “a”. أخيرًا، يتم استخدام reset_index() لإعادة ترتيب الفهرس.

النتيجة النهائية هي إطار بيانات يحتوي على الصف الأول لكل قيمة في المتغير “a”، والذي يتم طباعته بواسطة الأمر print(result).

يمكن توسيع هذا السياق لتشمل استخدام pandas في العديد من العمليات الأخرى المتعلقة بتحليل البيانات، مثل المرشحات والتحليل الاستكشافي والرسوم البيانية، مما يجعلها أداة قوية للعمل مع البيانات الكبيرة وتحليلها بشكل فعال.