تحليل بيانات Pandas: عد الصفوف الفريدة بسهولة

عند التعامل مع إطار بيانات Pandas وتحليل البيانات، قد تواجه تحديات في فهم كيفية حساب الصفوف الفريدة وتجميعها بناءً على القيم في عدة أعمدة. في هذا السياق، يأتي استخدام الدالة groupby إلى الصورة لتحقيق هذا الهدف.

للقيام بذلك بشكل صحيح والحصول على نتائج مرتبة وسهلة القراءة، يمكنك استخدام دالة groupby بالتزامن مع دالة count. ولكن يجب أن تقوم بإعادة تسمية العمود الذي يتم عملية العد عليه باستخدام rename لتحديد اسم جديد للعمود.

في هذا السياق، يمكنك استخدام الكود التالي:

pythonCopy code
import pandas as pd

# البيانات الأصلية
data = {'ColA': [1, 1, 1, 1, 1, 2, 3],
        'ColB': [1, 1, 1, 2, 2, 1, 2]}

df = pd.DataFrame(data)

# تجميع الصفوف بناءً على الأعمدة المحددة وحساب عدد الظهور باستخدام count
result = df.groupby(['ColA', 'ColB']).size().reset_index(name='Count')

# طباعة النتيجة
print(result)

هذا الكود ينتج نتيجة تشبه النتيجة المطلوبة، حيث تكون الصفوف مجمعة بناءً على القيم في الأعمدة ‘ColA’ و ‘ColB’، وتظهر عدد الظهور في العمود الجديد المسمى ‘Count’. تأكد من تعديل الأعمدة والبيانات وفقًا لاحتياجاتك الخاصة.

عند القيام بتحليل البيانات باستخدام إطار البيانات Pandas في لغة البرمجة بايثون، يظهر أهمية استخدام دوال groupby و count لفهم توزيع البيانات وحساب عدد الظهور لكل مجموعة.

في هذا السياق، تعتبر groupby آلية قوية تسمح بتقسيم البيانات إلى مجموعات استنادًا إلى القيم في أحد الأعمدة، مما يفتح الباب أمام إجراء عمليات مجموعة مثل العد والمتوسط والمزيد. في هذا المثال، استخدمنا groupby لتجميع الصفوف بناءً على قيم الأعمدة ‘ColA’ و ‘ColB’.

بعد ذلك، تم استخدام دالة size لحساب عدد الظهور لكل مجموعة، ومن ثم تم استخدام reset_index لإعادة تعيين الفهرس وإعادة تسمية العمود الناتج إلى ‘Count’ لتحسين قراءة النتيجة.

التعامل مع البيانات بشكل فعال يتطلب فهماً عميقاً لأدوات التحليل المتاحة، ويمكنك دائماً تخصيص الكود وفقًا لاحتياجات مشروعك الخاص. استمر في اكتساب المهارات في استخدام Pandas والتلاعب بالبيانات للحصول على نتائج دقيقة ومفيدة.