تحويل واستخراج الأحرف الأولى باستخدام Pandas في Python

في عالم تحليل البيانات باستخدام مكتبة Pandas في Python، يمكن أن يكون التحدي الذي تواجهه تحويل الأرقام إلى سلاسل واستخراج الرقم الأول من كل قيمة في عمود معين، ثم حفظ هذه القيم في عمود جديد في الإطار البيانات. دعونا نلقي نظرة على كيفية تحقيق ذلك باستخدام Pandas.

أولاً وقبل كل شيء، يجب عليك استيراد مكتبة Pandas وإنشاء الإطار البيانات الخاص بك. في الشيفرة التي قدمتها، قمت بإنشاء إطار بيانات df مع عمودين يسمى “First” و”Second”.

pythonCopy code
import pandas as pd

a = pd.Series([123, 22, 32, 453, 45, 453, 56])
b = pd.Series([234, 4353, 355, 453, 345, 453, 56])
df = pd.concat([a, b], axis=1)
df.columns = ['First', 'Second']

الخطوة الأولى هي تحويل قيم العمود “First” إلى سلاسل. يمكن القيام بذلك باستخدام الدالة astype(str) التي تحول القيم إلى سلاسل.

pythonCopy code
df['First'] = df['First'].astype(str)

ثم، يمكنك استخدام الدالة str[0] لاستخراج الحرف الأول من كل سلسلة في العمود “First”. وأخيرًا، قم بحفظ النتائج في عمود جديد، سنطلق عليه اسم “First_Letter”.

pythonCopy code
df['First_Letter'] = df['First'].str[0]

الشيفرة الكاملة تكون كالتالي:

pythonCopy code
import pandas as pd

a = pd.Series([123, 22, 32, 453, 45, 453, 56])
b = pd.Series([234, 4353, 355, 453, 345, 453, 56])
df = pd.concat([a, b], axis=1)
df.columns = ['First', 'Second']

df['First'] = df['First'].astype(str)
df['First_Letter'] = df['First'].str[0]

الآن يحتوي df على عمود إضافي يسمى “First_Letter” يحتوي على الحرف الأول من قيم العمود “First”. يمكنك استخدام هذا العمود الجديد في تحليل البيانات الخاصة بك.

بالطبع، يمكننا توسيع فهمنا للكود وإضافة بعض التفاصيل التي قد تكون مفيدة أثناء التعامل مع بياناتك باستخدام Pandas.

1. التحويل إلى سلاسل:
   في السطر:

   pythonCopy code
   df['First'] = df['First'].astype(str)
   

   تقوم بتحويل قيم العمود “First” إلى سلاسل. هذا يفيد فيما بعد عند استخدام الدوال الخاصة بالسلاسل مثل str[0] لاستخراج الحرف الأول.

2. استخدام دوال السلاسل:
   في السطر:

   pythonCopy code
   df['First_Letter'] = df['First'].str[0]
   

   تستخدم دالة str[0] لاستخراج الحرف الأول من كل سلسلة في العمود “First”. يمكنك تكرار هذه العملية باستخدام دوال السلاسل الأخرى حسب حاجتك.

3. تحليل البيانات:
   الآن بعد إضافة العمود “First_Letter”، يمكنك استخدام Pandas لتحليل البيانات بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكنك فرز البيانات حسب الحرف الأول أو حتى حسب القيم الأصلية في العمود “First”.

   pythonCopy code
   # فرز البيانات حسب الحرف الأول
   df_sorted = df.sort_values(by='First_Letter')
   
   # عرض البيانات المرتبة
   print(df_sorted)
   

4. إلقاء نظرة على البيانات:
   لفحص البيانات بشكل أفضل، يمكنك استخدام دالة head() لعرض عدد محدد من الصفوف الأولى في الإطار.

   pythonCopy code
   # عرض أول 5 صفوف من الإطار بعد التعديلات
   print(df.head())
   

   هذا يسمح لك بالتحقق من النتائج والتأكد من صحة التحويلات والتحليلات.

5. حفظ البيانات:
   يمكنك حفظ الإطار بيانات النهائي بعد التحويلات باستخدام دالة to_csv() للتصدير إلى ملف CSV أو أي تنسيق آخر حسب حاجتك.

   pythonCopy code
   # حفظ الإطار بيانات إلى ملف CSV
   df.to_csv('data_with_first_letter.csv', index=False)
   

   هذا يمكن أن يكون مفيدًا إذا كنت ترغب في مشاركة أو استخدام البيانات المعدلة لاحقًا.