ترميز القيم بواسطة Pandas و NumPy في Python

في سياق استفسارك حول ترميز القيم الفريدة بواسطة أرقام صحيحة باستخدام مكتبة Pandas و NumPy في لغة برمجة Python، يمكننا أولاً أن نتناول الهدف الأساسي من هذا السؤال. على ما يبدو، تحاول تحويل مصفوفة أو سلسلة الى تمثيل فئوي باستخدام أرقام صحيحة.

للقيام بذلك، يمكنك الاستعانة بميزة التصنيفات في Pandas، حيث تتيح لك هذه الميزة تحويل البيانات إلى تصنيفات فئوية مع تعيين قيم فريدة لكل فئة. يمكنك القيام بذلك باستخدام الكود التالي:

pythonCopy code
import pandas as pd

# البيانات الأصلية
x = ["apple", "orange", "orange", "apple", "pear"]

# إنشاء DataFrame من البيانات
df = pd.DataFrame({'fruits': x})

# إضافة عمود تصنيف للقيم
df['category'] = df['fruits'].astype('category')

# إنشاء قائمة من الأرقام الصحيحة التي تمثل التصنيفات
y = df['category'].cat.codes.tolist()

# طباعة النتيجة
print(y)

سيقوم الكود أعلاه بتحويل البيانات إلى تصنيفات فئوية باستخدام Pandas، ثم يستخدم ‘cat.codes’ للحصول على التمثيل الصحيح للتصنيفات. بناءً على البيانات الخاصة بك، سيتم تمثيل “apple” بالرقم 0، “orange” بالرقم 1، و “pear” بالرقم 2، على سبيل المثال.

من الجدير بالذكر أن هذا النهج يعتمد على فرضية أن القيم الفريدة تكون ثابتة ومعروفة مسبقًا. إذا كانت القيم تتغير باستمرار، قد تحتاج إلى استخدام الحلول الديناميكية أو تحديد التصنيفات يدويًا.

بالطبع، دعونا نستكشف بعض المعلومات الإضافية حول استخدام مكتبة Pandas و NumPy لترميز القيم الفريدة بواسطة أرقام صحيحة في لغة البرمجة Python.

1. المزيد عن ميزة التصنيفات في Pandas:
   في المثال السابق، استخدمنا ‘astype(‘category’)’ لتحويل البيانات إلى تصنيفات. يمكنك أيضًا تحديد التصنيفات يدويًا باستخدام pd.Categorical() وتحديد الفئات المرغوبة. هذا يتيح لك مرونة أكبر في التحكم في تصنيف البيانات.

   pythonCopy code
   custom_categories = ["apple", "orange", "pear"]
   df['category'] = pd.Categorical(df['fruits'], categories=custom_categories, ordered=True)
   

2. استخدام NumPy للعمليات الرقمية:
   يمكنك استخدام NumPy للقيام بالعديد من العمليات الرياضية والإحصائية على البيانات. على سبيل المثال، يمكنك استخدام np.unique() للعثور على القيم الفريدة في البيانات والتعامل معها.

   pythonCopy code
   import numpy as np
   
   unique_values = np.unique(df['fruits'])
   

   هذا يمكن أن يكون مفيدًا إذا كنت بحاجة إلى مزيد من الاستفسارات حول القيم الفريدة أو إجراء عمليات معقدة على البيانات.

3. تخصيص قيم الترميز:
   في بعض الحالات، قد تحتاج إلى تخصيص القيم المستخدمة للترميز. يمكنك القيام بذلك باستخدام الدالة replace() في Pandas لتعيين الترميز الخاص بك.

   pythonCopy code
   encoding_dict = {"apple": 100, "orange": 200, "pear": 300}
   df['encoded'] = df['fruits'].replace(encoding_dict)
   

   هنا، يتم استخدام قاموس لتعيين القيم المخصصة لكل قيمة في السلسلة.

4. التعامل مع القيم المفقودة:
   إذا كنت تواجه بيانات تحتوي على قيم مفقودة، يمكنك استخدام fillna() لتعبئة القيم الفارغة بقيمة افتراضية أو بطريقة معينة.

   pythonCopy code
   df['fruits'] = df['fruits'].fillna('unknown')
   

   هذا يساعد في تجنب مشكلات الترميز عند وجود قيم فارغة.

5. تحسين الأداء باستخدام Vectorization:
   استخدام العمليات المتجهية في NumPy يمكن أن يساعد في تحسين أداء التشفير، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.

   pythonCopy code
   df['encoded'] = pd.Categorical(df['fruits']).codes
   

   هذا يستخدم ميزة التصنيفات ويعمل بشكل فعال على مستوى المصفوفة بدلاً من عنصرين بناءً على توجيهات السابق.

في النهاية، يتيح لك الجمع بين Pandas و NumPy القدرة على إجراء عمليات تحويل بيانات فعالة وقوية، مما يتيح لك استكشاف البيانات بشكل أفضل وإجراء التحليلات الضرورية لتحقيق أهدافك البرمجية.