تعامل مع أسماء الأعمدة في Pandas

عند استخدام الأحرف الخاصة مثل الشرطة (“_”) أو الأحرف ذات اللهجات أو العلامات الخاصة في أسماء الأعمدة في ملفات CSV، قد تحدث مشاكل عند قراءة هذه الملفات باستخدام مكتبة Pandas في Python، ويمكن أن يتم تفسير هذه الأحرف بشكل غير صحيح، مما يؤدي إلى ظهور رموز استبدال مثل “�” بدلاً من الحروف الأصلية.

الرمز “�” الذي تظهره مكتبة Pandas هو رمز استبدال يُستخدم لتمثيل الأحرف التي لا يمكن فهمها أو تفسيرها بشكل صحيح، ويُظهر هذا الرمز عندما يواجه Pandas حرفًا غير معروف أو غير قابل للتفسير في ملف CSV.

لحل هذه المشكلة دون تعديل الملف نفسه، يمكنك تحديد ترميز الحروف المناسب عند قراءة الملف باستخدام pd.read_csv()، مما يساعد Pandas على تفسير الأحرف بشكل صحيح. يمكنك استخدام المعامل encoding لتحديد الترميز المناسب.

على سبيل المثال، إذا كان الترميز المستخدم في الملف هو UTF-8، يمكنك استخدام التالي:

pythonCopy code
import pandas as pd

df = pd.read_csv("Openhealth_S-Grippal.csv", delimiter=";", encoding="utf-8")

إذا لم يكن UTF-8 يعمل بشكل صحيح، يمكنك محاولة ترميزات أخرى مثل ISO-8859-1 أو Windows-1252.

وبعد ذلك، يمكنك الوصول إلى الأعمدة بأسمائها الصحيحة، مثل “IAS_lissé”، بدون أي مشاكل.

هذا الحل يتيح لك قراءة البيانات بشكل صحيح دون الحاجة إلى تعديل الملف المصدر، مما يساعدك على تفادي الأخطاء التي تحدث نتيجة لتفسير غير صحيح للأحرف الخاصة في Pandas.

بالتأكيد، إليك المقال المكتمل:

التعامل مع أسماء الأعمدة الخاصة في Pandas.read_csv()

عند قراءة ملفات CSV باستخدام مكتبة Pandas في Python، قد تواجه بعض المشاكل عندما تكون أسماء الأعمدة تحتوي على أحرف خاصة مثل الشرطة (“_”) أو الأحرف ذات اللهجات أو العلامات الخاصة. هذه المشاكل تنتج عادة عند استخدام pd.read_csv() وتظهر كرموز استبدال مثل “�” بدلاً من الحروف الأصلية.

على سبيل المثال، لنفترض أن لديك ملف CSV يحتوي على أعمدة بأسماء مثل “PERIODE”، “IAS_brut”، و “IAS_lissé”. عند قراءة هذا الملف باستخدام Pandas، قد يتم تفسير الحرف الخاص “é” في “IAS_lissé” بشكل غير صحيح، مما ينتج عنه ظهور الرمز “�”.

الرمز “�” في Pandas.read_csv()

عندما يواجه Pandas حرفًا غير معروف أو غير قابل للتفسير في ملف CSV، يُظهر رمز استبدال “�” بدلاً من الحرف الأصلي. هذا يُستخدم لتمثيل الأحرف التي لا يمكن فهمها أو تفسيرها بشكل صحيح.

الحلول الممكنة

لحل هذه المشكلة دون تعديل الملف نفسه، يمكنك استخدام الترميز المناسب عند قراءة الملف باستخدام pd.read_csv(). يمكنك تجربة مجموعة متنوعة من الترميزات، مثل UTF-8، ISO-8859-1، أو Windows-1252.

مثال على الحل

pythonCopy code
import pandas as pd

# قراءة الملف CSV مع تحديد الترميز المناسب
df = pd.read_csv("Openhealth_S-Grippal.csv", delimiter=";", encoding="utf-8")

# الوصول إلى الأعمدة باستخدام أسمائها الصحيحة
print(df["IAS_lissé"])

بهذا الشكل، يمكنك قراءة البيانات بشكل صحيح دون الحاجة إلى تعديل الملف المصدر، مما يضمن تفادي الأخطاء التي تحدث نتيجة لتفسير غير صحيح للأحرف الخاصة في Pandas.

الاستنتاج

تعامل مع أسماء الأعمدة الخاصة في Pandas.read_csv() يتطلب فهمًا جيدًا لكيفية تفسير Pandas للأحرف غير القياسية. باستخدام الترميز المناسب وبدون تعديل الملف المصدر، يمكنك قراءة البيانات بنجاح وتفادي المشاكل المحتملة التي تنشأ من أسماء الأعمدة الخاصة.

هذا المقال يلقي الضوء على كيفية التعامل مع مشكلة تفسير أسماء الأعمدة الخاصة في مكتبة Pandas في Python، ويقدم حلولًا بسيطة لتجنب هذه المشكلة وقراءة البيانات بنجاح.