حساب متوسط الصف في Pandas DataFrame

لحسن الحظ، يعتبر حل هذه المشكلة في مكتبة Pandas في Python أمرًا بسيطًا، ولكن قد يتطلب بعض الفحص لفهم ما الذي يحدث بشكل صحيح. السبب الذي جعلك تحصل على قيمة T max بدلاً من متوسط T هو أنه قد يكون هناك بعض القيم المفقودة في البيانات. للتعامل مع هذا الأمر، يمكنك استخدام المعامل skipna=True لتجاهل القيم المفقودة أثناء الحساب. فيما يلي كيفية تطبيق ذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd

# إنشاء DataFrame
df = pd.DataFrame({'T max': [25, 30, 28, 20, None], 'T min': [15, 18, 20, 10, None]})

# حساب المتوسط باستخدام المعامل skipna=True
df['T mean'] = df[['T max', 'T min']].mean(axis=1, skipna=True)

# طباعة النتائج
print(df)

ستحصل على نتيجة مشابهة للتالي:

rCopy code
   T max  T min  T mean
0   25.0     15    20.0
1   30.0     18    24.0
2   28.0     20    24.0
3   20.0     10    15.0
4    NaN    NaN     NaN

كما تلاحظ، تم حساب المتوسط بشكل صحيح، وتم التعامل مع القيم المفقودة بطريقة صحيحة أيضًا. إذا كانت لديك أي أسئلة أو استفسارات إضافية، فلا تتردد في طرحها.

بالطبع، دعنا نكمل المقال بشرح أكثر تفصيلًا للحل المقترح وبعض النصائح الإضافية:

في هذا المقال، سنقدم طريقة لحساب متوسط الصف في DataFrame باستخدام مكتبة Pandas في Python. سنستخدم بيانات حول درجات الحرارة القصوى والدنيا لمجموعة من الأيام كمثال للتوضيح.

المشكلة التي تواجهنا هي أنه عند محاولة حساب متوسط الصف باستخدام الأمر:

pythonCopy code
df['T mean'] = df[['T max', 'T min']].mean(axis=1)

تحصل عادة على قيمة T max في العمود الجديد بدلاً من المتوسط الصحيح. هذا يحدث عادة عندما تحتوي البيانات على قيم مفقودة (NaN).

لتجاوز هذه المشكلة، يمكننا استخدام المعامل skipna=True مع الأمر mean()، وهو يعني “تجاهل القيم المفقودة”. بتمكين هذا المعامل، ستتجاهل Pandas القيم المفقودة أثناء حساب المتوسط.

الآن، بعد تطبيق الحل الذي تم شرحه، سيظهر لنا DataFrame بمتوسط الصفوف بشكل صحيح، مع تجاهل القيم المفقودة إن وجدت.

من الجدير بالذكر أن القيم المفقودة (NaN) تظهر عادة في البيانات الحقيقية، وهذا يمكن أن يؤثر على دقة التحليل. لذا، قد ترغب في اعتماد استراتيجية معالجة للقيم المفقودة قبل حساب المتوسط، مثل ملء القيم المفقودة بمتوسط البيانات المتاحة أو حذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة بشكل كامل.

هذا يختلف تبعًا لطبيعة البيانات والغرض من التحليل. لذا يُنصح دائمًا بفهم البيانات الخاصة بك واختيار الإجراء الأمثل وفقًا لذلك.

من خلال اتباع هذه الخطوات، يمكنك الآن بسهولة حساب متوسط الصف في DataFrame باستخدام مكتبة Pandas في Python.