تعديل عمليات القسمة في Pandas: التحكم بقيم عمود جديد باستخدام Python

في برمجة لغة Python باستخدام مكتبة Pandas، يُعد قسمة قيمة في عمود معين على قيمة في عمود آخر أمرًا شائعًا لتحقيق تحليل بيانات فعال. وفي حالتك، تريد إضافة عمود جديد إلى DataFrame الخاص بك يتكون من ناتج قسمة عمود “$” على عمود “hours”. وفعلت ذلك بنجاح باستخدام السطر التالي:

pythonCopy code
df['$/hour'] = df['$'] / df['hours']

ومع ذلك، قد واجهت مشكلة عندما كانت قيم في عمود “hours” تقل عن واحد. في هذه الحالة، كنت ترغب في تعيين قيمة عمود “$/hour” لتكون مساوية لقيمة عمود “$”. لتحقيق ذلك، يمكنك استخدام التحكم الشرطي باستخدام جملة if في Python.

فيما يلي كيفية تحقيق ذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd

# افترض أن df هو DataFrame الخاص بك

# إضافة عمود جديد باستخدام التحكم الشرطي
df['$/hour'] = df.apply(lambda row: row['$'] if row['hours'] < 1 else row['$'] / row['hours'], axis=1)

# يمكنك الآن الوصول إلى DataFrame الناتج الذي يحتوي على العمود الجديد
print(df)

في هذا السياق، تستخدم الدالة apply لتطبيق اللامبدا (الدالة الصغيرة) على كل صف في DataFrame. يتم فحص قيمة عمود “hours” لكل صف، وإذا كانت أقل من 1، يتم تعيين قيمة “hours” بشكل مباشر لعمود “$/hour”، وإلا سيتم تطبيق القسمة كالمعتاد.

قمت بفهم الطلب، وسأوفر المزيد من المعلومات حول استخدام مكتبة Pandas في Python لتحليل البيانات وتعديل البيانات في DataFrame.

مكتبة Pandas تُعد أحد أهم مكتبات Python لتحليل البيانات، وتقدم واجهة برمجية سهلة الاستخدام للعديد من العمليات الشائعة مثل تحميل وتنظيف البيانات، وعمليات التحليل الإحصائي، وتعديل هيكل ومحتوى البيانات باستخدام الكائن الأساسي في Pandas وهو DataFrame.

في سياق مشكلتك، استخدمت الكود البرمجي السابق لإنشاء عمود جديد “$/hour” في DataFrame باستخدام قيم من عمود “$” وعمود “hours”، ولكن بتحكم إضافي بناءً على قيمة عمود “hours”. هذا يُظهر كيف يمكن استخدام Pandas لتحليل بياناتك بشكل فعّال.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استكشاف واستخدام مجموعة واسعة من وظائف Pandas الأخرى، مثل التجميع والتصفية، والانضمام بين الجداول (DataFrames)، والرسوم البيانية. يُفضل استخدام مستندات Pandas الرسمية والموارد عبر الإنترنت لفهم تلك الوظائف بشكل أفضل واستغلال إمكانيات Pandas بشكل كامل.

بالنهاية، يمكن أن تكون مهارات استخدام Pandas ضرورية لأي محترف يعمل في مجال تحليل البيانات باستخدام Python، وتوفير فهم عميق لكيفية استخدام هذه المكتبة يُمكن من إجراء تحليلات دقيقة وفعّالة للبيانات.