تحليل بيانات باستخدام مكتبة pandas

بالطبع، في مكتبة pandas للPython، يمكنك الحصول على معلومات أكثر تفصيلاً حول توزيع البيانات، بما في ذلك النسب المئوية. للحصول على نسبة مئوية معينة، مثل النسبة المئوية التاسعة والتسعين (90th percentile)، يمكنك استخدام الوظيفة quantile().

فيما يلي كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd

# قم بتحميل البيانات إلى DataFrame
# يفترض أن my_df هو DataFrame الخاص بك

# احسب النسبة المئوية المطلوبة
percentile_90 = my_df['field_A'].quantile(0.9)

print("90th percentile:", percentile_90)

باستخدام هذا الكود، يمكنك الآن الحصول على قيمة النسبة المئوية التاسعة والتسعين للعمود المحدد (field_A) في DataFrame الخاص بك. تذكر أن الوسيطة الممررة إلى الوظيفة quantile() تمثل النسبة المئوية التي ترغب في حسابها، وتتراوح بين 0 و 1، حيث 0 يمثل النسبة المئوية الأدنى (أو الحد الأدنى) و1 يمثل النسبة المئوية الأعلى (أو الحد الأقصى).

باستخدام هذا الطريقة، يمكنك أيضًا حساب أي نسبة مئوية أخرى ترغب في معرفتها. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على النسبة المئوية الخمسين (50th percentile)، يمكنك استبدال القيمة 0.9 بـ 0.5.

هذا الأسلوب يتيح لك فهمًا أعمق لتوزيع البيانات، ويمكنك استخدامه لاتخاذ قرارات أكثر دقة بناءً على الإحصائيات الكمية.

بالطبع، يمكننا توسيع المقال لشرح المزيد حول كيفية استخدام مكتبة pandas للحصول على معلومات إحصائية مفصلة حول البيانات، بما في ذلك النسب المئوية والتي توفر رؤية أكثر دقة حول توزيع البيانات.

بما أننا قد قمنا بشرح كيفية الحصول على النسبة المئوية للعمود المعين باستخدام الدالة quantile()، دعونا نستكشف بعض الأمثلة الإضافية لاستخدام هذه الدوال للتحليل الإحصائي الأكثر تفصيلاً.

الحصول على معلومات إحصائية مفصلة

بالإضافة إلى النسب المئوية، يمكنك استخدام pandas للحصول على معلومات إحصائية أخرى مفيدة مثل الانحراف المعياري، الحدود الأقصى والأدنى، وعدد القيم الفريدة. فلنلق نظرة على كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
# الانحراف المعياري
std_dev = my_df['field_A'].std()
print("Standard Deviation:", std_dev)

# الحد الأدنى والحد الأقصى
min_value = my_df['field_A'].min()
max_value = my_df['field_A'].max()
print("Minimum Value:", min_value)
print("Maximum Value:", max_value)

# عدد القيم الفريدة
unique_values_count = my_df['field_A'].nunique()
print("Number of Unique Values:", unique_values_count)

الرسم البياني لتوزيع البيانات

باستخدام matplotlib أو seaborn، يمكنك أيضًا رسم البيانات لتوفير رؤية أكثر توضيحًا لتوزيعها. على سبيل المثال:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# رسم توزيع البيانات
sns.histplot(my_df['field_A'], kde=True)
plt.title('Distribution of field_A')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

الاستكشاف الأكثر تفصيلاً

يمكنك أيضًا استكشاف العلاقات بين العمود المحدد وغيره من العوامل باستخدام تحليل الانحدار أو اكتشاف البيانات، مما يمكن أن يفضي إلى فهم أفضل للبيانات وتحليلات أكثر دقة.

باستخدام هذه الأدوات والتقنيات، يمكنك الآن فهم بياناتك بشكل أعمق واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تحليلات دقيقة وموثوقة. استمتع باستكشاف البيانات واستخدام مكتبة pandas للاستفادة القصوى من تحليلاتك الإحصائية!