تحليل مقارن لعمليات المنطقية مع NaN في pandas وnumpy

عند مقارنة القيم المنطقية بقيمة NaN في مكتبات pandas و numpy، تظهر نتائج متفاوتة تعكس طرق مختلفة للتعامل مع القيم الناقصة. في هذا السياق، يتم تقديم ثلاثة أساليب مختلفة (Approaches) للمقارنة والعمليات اللوجيكية، وهي تستند إلى مكتبات pandas و numpy.

الأسلوب الأول يستخدم عامل الشرط اللوجيكي “|” في pandas، حيث يقوم بإجراء عملية OR عنصرية بين السلاسل اللوجيكية. هذا الأسلوب يعطي نتائج متوقعة وواضحة، حيث يتم تقييم القيم بشكل صحيح وفقًا للقوانين اللوجيكية.

الأسلوب الثاني يستخدم وظيفة logical_or من مكتبة numpy، وهو هنا يظهر تصرفًا مختلفًا تجاه قيمة NaN. يعتبر logical_or في numpy أن أي عملية تشمل NaN تعود بقيمة NaN. هذا يفسر النتيجة الغير متوقعة عند استخدام logical_or مباشرة على السلسلة.

الأسلوب الثالث يعتمد على إنشاء نسخة متجهية (vectorized) من logical_or باستخدام الديكورات في numpy، ثم يتم تطبيقها بواسطة وظيفة vectorized_or على السلسلتين. هنا، تظهر نتائج متوقعة تمامًا، حيث يتم تقييم NaN كقيمة True وفقًا للتفعيل اللوجيكي.

بالنهاية، يمكن أن يكون هناك بعض الالتباس بسبب اختلافات في تفسير القيمة NaN بين pandas و numpy، وكل منهما يُظهر سلوكًا مختلفًا تجاه العمليات اللوجيكية. يجب أن يتم التعامل مع هذه الاختلافات بحذر وفهم عميق للسياق والتوقعات المرتبطة بكل واحدة من الطرق المستخدمة.

في هذا السياق، يظهر أن هناك فارقًا في سلوك العمليات المنطقية بين النهجين الثاني والثالث مقارنةً بالنهج الأول عند التعامل مع قيم NaN في pandas وnumpy. دعنا نقوم بتحليل كل نهج على حدة.

النهج الأول – استخدام العامل | في pandas:

في هذا النهج، يتم استخدام العامل | لأداء عملية OR على كل عنصر في السلسلتين. تظهر النتيجة كما هو موضح في المثال:

pythonCopy code
Out[5]: 
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

هنا يظهر أن NaN يتم تفسيرها كـ False في هذه العملية.

النهج الثاني – استخدام np.logical_or في numpy:

في هذا النهج، يتم استخدام وظيفة np.logical_or من numpy. وفقًا للمثال:

pythonCopy code
Out[6]: 
0     True
1    False
2      NaN
dtype: object

هنا، يتم تفسير NaN بشكل صحيح على أنها NaN وليس False. يرجع هذا إلى الطريقة التي يتعامل بها numpy مع NaN في سياق العمليات المنطقية.

النهج الثالث – استخدام الدوال المتجهة في numpy:

في هذا النهج، يتم تعريف دالة vectorized_or التي تستخدم np.logical_or وتطبقها على كل عنصر. النتيجة كما يلي:

pythonCopy code
Out[8]: 
0     True
1    False
2     True
dtype: bool

هنا، يبدو أن NaN يتم تفسيرها كـ True. قد يكون هذا نتيجة لطريقة تفسير numpy لقيم NaN في هذا السياق الخاص.

التفسير:

تختلف النتائج بين النهجين بسبب كيفية تفسير قيم NaN في سياق العمليات المنطقية. تختلف المكتبات في السلوك الدقيق للعمليات المنطقية عند التعامل مع NaN، وهذا يتسبب في اختلاف النتائج بين النهجين.

لفهم أفضل لهذا السلوك، يمكن الرجوع إلى توثيق pandas وnumpy حول كيفية التعامل مع القيم المفقودة وNaN في عمليات المنطقية.