تحويل أعمدة DataFrame في Pandas

بالطبع، يمكنك استخدام مكتبة Pandas في Python لمقارنة الأعمدة وإنشاء عمود ثالث وفقًا لشروط محددة. هنا الخطوات التي يمكنك اتخاذها للقيام بذلك:

1. استيراد مكتبة Pandas.
2. إنشاء DataFrame باستخدام الأعمدة sex و age.
3. استخدام دالة apply لتطبيق دالة مخصصة على الأعمدة لإنشاء العمود الثالث.

فيما يلي التعليمات التفصيلية لتحقيق هذا الهدف:

pythonCopy code
import pandas as pd

# بناء DataFrame
data = {'sex': ['m', 'f', 'm', 'f', 'f', 'f', 'f'],
        'age': [16, 15, 14, 9, 8, 2, 56]}
df = pd.DataFrame(data)

# دالة لتحديد القيمة للعمود الثالث
def get_category(row):
    if row['age'] <= 9:
        return 'child'
    else:
        return row['sex']

# تطبيق الدالة get_category على كل صف في العمودين sex و age
df['yes'] = df.apply(get_category, axis=1)

# طباعة DataFrame بعد إضافة العمود الثالث
print(df)

باستخدام هذا الكود، ستحصل على DataFrame النهائي مع العمود الثالث المُنشأ بالطريقة التي تريدها.

أتمنى أن يكون هذا مفيداً لك! إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة، فلا تتردد في طرح الأسئلة.

بالتأكيد، سأوفّر لك مزيدًا من المعلومات حول كيفية تحقيق هذه العملية باستخدام مكتبة Pandas في Python:

1. استيراد مكتبة Pandas: يجب عليك أولاً استيراد مكتبة Pandas في بيئة Python الخاصة بك. يمكنك فعل ذلك باستخدام الأمر التالي:

   pythonCopy code
   import pandas as pd
   

2. إنشاء DataFrame: بعد ذلك، يمكنك إنشاء DataFrame باستخدام البيانات التي تمتلكها. في هذه الحالة، لديك عمودين: الجنس والعمر. يمكنك إنشاء DataFrame كما في المثال التالي:

   pythonCopy code
   data = {'sex': ['m', 'f', 'm', 'f', 'f', 'f', 'f'],
           'age': [16, 15, 14, 9, 8, 2, 56]}
   df = pd.DataFrame(data)
   

3. إنشاء دالة مخصصة: يمكنك إنشاء دالة مخصصة لتحديد قيمة العمود الثالث وفقًا للشروط المطلوبة. في هذه الحالة، يتم التحقق مما إذا كان العمر أقل من أو يساوي 9 لتعيين قيمة “child”، وإلا ستتبع قيمة الجنس كما هو. الدالة قد تبدو كما يلي:

   pythonCopy code
   def get_category(row):
       if row['age'] <= 9:
           return 'child'
       else:
           return row['sex']
   

4. تطبيق الدالة على DataFrame: باستخدام دالة apply، يمكنك تطبيق الدالة المخصصة على كل صف في DataFrame لإنشاء العمود الثالث بالقيم المطلوبة. يمكن فعل ذلك كما يلي:

   pythonCopy code
   df['yes'] = df.apply(get_category, axis=1)
   

5. الطباعة والتحقق: يمكنك طباعة DataFrame النهائي للتحقق من أن العمود الثالث قد تم إنشاؤه بالشكل الصحيح:

   pythonCopy code
   print(df)
   

باستخدام هذه الخطوات، يجب أن تكون قادرًا على إنشاء العمود الثالث بنجاح وفقًا للشروط المطلوبة. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التوضيح أو المعلومات، فلا تتردد في طرح الأسئلة.