تحليل الفروق اليومية في عدد الأحداث باستخدام Pandas في Python

في بيئة تحليل البيانات باستخدام لغة البرمجة Python، يأتي مكتبة Pandas في المقدمة كأداة قوية للتلاعب بالبيانات. في حالتك، حيث لديك إطار بيانات (DataFrame) يحتوي على أعمدة تحتوي على العدد اليومي لعدة أيام، وترغب في حساب الفارق بين القيم في كل يوم واليوم الذي يسبقه في العمودين count_a و count_b، يمكنك استخدام بعض الخطوات البسيطة.

أولاً وقبل أي شيء، يجب تأكيد أن العمود “date” تم تحديده كفهرس للإطار البيانات باستخدام الأمر:

pythonCopy code
df.set_index('date', inplace=True)

ثم يمكنك استخدام دالة diff() المدمجة في Pandas لحساب الفارق بين القيم في كل صف والصف الذي يسبقه. يمكن القيام بذلك بسهولة لكل عمود على حدة باستخدام الأمر:

pythonCopy code
df['count_a_diff'] = df['count_a'].diff()
df['count_b_diff'] = df['count_b'].diff()

والآن، يمكنك أن تجد أن لديك عمودين إضافيين في إطار البيانات يحتويان على الفروق بين القيم في كل يوم واليوم السابق لكل من count_a و count_b.

إليك الكود الكامل:

pythonCopy code
import pandas as pd

# الخطوة الأولى: تحديد "date" كفهرس
df.set_index('date', inplace=True)

# الخطوة الثانية: حساب الفارق لكل عمود
df['count_a_diff'] = df['count_a'].diff()
df['count_b_diff'] = df['count_b'].diff()

يمكنك الآن الاطلاع على إطار البيانات الخاص بك وستجد أن لديك عمودين إضافيين يحتويان على الفروق المطلوبة.

الآن بعد أن قمت بحساب الفروق بين القيم في كل يوم واليوم السابق لكل من count_a و count_b، يمكنك استفادة من هذه المعلومات بطرق مختلفة في تحليل البيانات. إليك بعض النقاط التي قد تكون مفيدة:

1. استكشاف الاتجاهات اليومية:
   يمكنك الآن فهم كيف تتغير القيم اليومية في العمودين count_a و count_b. هل هناك اتجاه زيادة أو انخفاض في العدد اليومي؟ يمكنك استخدام هذه المعلومات لتحديد الفترات التي شهدت زيادة أو انخفاض في الأنشطة.

2. تحليل الاختلافات:
   قد يساعدك حساب الفروق في فهم الفروق اليومية في العدد. هل هناك أي أيام تبرز بسبب ارتفاع أو انخفاض كبير في العدد؟ هل هناك أي أحداث أو أسباب معينة يمكن أن تفسر هذه الفروق؟

3. رسم البيانات:
   يمكنك استخدام مكتبة Matplotlib أو Seaborn لرسم البيانات ورؤية الاتجاهات والتغيرات بوضوح. على سبيل المثال، يمكنك رسم خطوط تمثل الفروق اليومية في كل عمود على حدة لرؤية التغيرات عبر الأيام.

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt

# رسم الفروق اليومية لـ count_a و count_b
plt.plot(df.index, df['count_a_diff'], label='Count A Difference')
plt.plot(df.index, df['count_b_diff'], label='Count B Difference')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Difference')
plt.legend()
plt.show()

4. استخدام الإحصائيات:
   يمكنك حساب الإحصائيات الأساسية للفروق مثل المتوسط والانحراف المعياري لتقييم توزيع الفروق وفهم مدى تقلب الأعداد يوميًا.

pythonCopy code
# حساب الإحصائيات لـ count_a_diff و count_b_diff
mean_a_diff = df['count_a_diff'].mean()
std_a_diff = df['count_a_diff'].std()

mean_b_diff = df['count_b_diff'].mean()
std_b_diff = df['count_b_diff'].std()

print(f"Mean Count A Difference: {mean_a_diff}, Std Count A Difference: {std_a_diff}")
print(f"Mean Count B Difference: {mean_b_diff}, Std Count B Difference: {std_b_diff}")

تلك هي بعض الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام الفروق التي قمت بحسابها لتحليل بياناتك بشكل أعمق واستخدامها في اتخاذ قرارات أو اتخاذ إجراءات.