في هذا السياق، يبدو أن لديك إطار بيانات يحتوي على معلومات حول النقل العام في مدينة ما، مع تفصيل عن مناطق النقل (Neighborhood) والأحياء (Borough) والوقت (Time) للمشاوير. الهدف هو العثور على أعلى 5 مناطق في كل حي تمثل أكبر عدد من المشاوير.
لتحقيق ذلك باستخدام مكتبة Pandas في Python، يمكنك استخدام الوظائف groupby وnlargest. يمكنك تعديل الكود الخاص بك كما يلي:
pythontop_5_neighborhoods = df.groupby('Borough')['Neighborhood'].value_counts().groupby('Borough').nlargest(5)
هذا السطر يقوم أولاً بتجميع البيانات حسب “الحي” ثم يحسب عدد المشاوير في كل حي. بعد ذلك، يتم تجميعها مرة أخرى حسب “الحي” داخل كل “حي” باستخدام groupby(‘Borough’) ويتم اختيار أعلى 5 قيم باستخدام nlargest(5). النتيجة ستكون النتائج الأعلى 5 لكل حي داخل كل حي.
لاستعراض نتائج الكود، يمكنك طباعة top_5_neighborhoods، وستحصل على قائمة مرتبة تظهر أعلى 5 مناطق في كل حي.
المزيد من المعلومات
في البداية، يمكننا فهم أن هذا الإطار البيانات يحتوي على معلومات حول مشاوير التاكسي في المدينة، مع التفصيل حول المناطق (Neighborhood)، الأحياء (Borough)، والوقت (Time) الذي تم فيه الالتقاط. الهدف هو تحليل البيانات لفهم الأحياء الأكثر نشاطًا والتي تشهد أعلى عدد من مشاوير التاكسي.
من خلال الكود الذي قدمته، يظهر أنك قد استخدمت وظيفة groupby لتجميع البيانات حسب الأحياء والأحياء داخل كل حي. بعد ذلك، استخدمت value_counts لحساب عدد مشاوير التاكسي في كل حي. وأخيراً، قمت بتجميع النتائج مرة أخرى باستخدام groupby('Borough') واستخدمت nlargest(5) للحصول على أعلى 5 مناطق في كل حي.
من الجدير بالذكر أن هذا التحليل يقدم نظرة عامة عن الأحياء الأكثر نشاطًا في كل حي. يمكنك الآن استخدام النتائج لاتخاذ قرارات أو اتخاذ إجراءات بناءً على هذه المعلومات، سواء كان ذلك في تخطيط المواصلات أو تحسين الخدمات في المناطق ذات الطلب العالي.
