تحويل وتصنيف دفعات السداد: دليل استخدام Pandas في Python

في هذا السياق، يظهر أن لديك جدولًا يحتوي على عمود واحد للدفعات (Payment) وعمود آخر للتعليقات (Comments). الهدف هو تقسيم قيم الدفعات إلى عمودين منفصلين: واحد للمبالغ المرتدة (Refund) والآخر لرسوم التحويل (Transfer Fee) استنادًا إلى قيم التعليقات.

لتحقيق هذا الهدف، يمكنك القيام بخطوات محددة. أولًا، قم بفحص قيم التعليقات في عمود “comments”. على سبيل المثال، يمكنك استخدام لغة البرمجة مثل Python ومكتبة Pandas لتحقيق ذلك بكفاءة. يمكنك كتابة كود يفحص قيم التعليقات ويقسم القيم إلى مبالغ مرتدة ورسوم تحويل.

في السياق البرمجي، قد يكون لديك شيئاً مشابهاً للتالي:

pythonCopy code
import pandas as pd

# البيانات الأصلية
data = {'Payment': [3000, 3000, 3000],
        'Comments': ['refund', 'refund', 'transfer fee']}

df = pd.DataFrame(data)

# إضافة عمودين جديدين للمبالغ المرتدة ورسوم التحويل
df['Refund'] = df['Payment'][df['Comments'] == 'refund']
df['Transfer Fee'] = df['Payment'][df['Comments'] == 'transfer fee']

# تعبئة قيم الخلايا الفارغة بصفر أو قيمة مناسبة حسب الحاجة
df.fillna(0, inplace=True)

# إظهار الجدول بعد التعديل
print(df)

يقوم الكود بإنشاء إطار بيانات يحتوي على البيانات الأصلية، ثم يقوم بإضافة عمودين إضافيين للمبالغ المرتدة ورسوم التحويل باستخدام Pandas. يتم ملء القيم الفارغة بصفر أو قيمة مناسبة. يمكنك تكييف هذا الكود حسب احتياجاتك وتفضيلاتك.

هذه الطريقة تعتمد على الفرضية التي تشير إلى أن تعليقات الدفعات تحتوي على “refund” للمبالغ المرتدة و “transfer fee” لرسوم التحويل. في حال وجود تعليقات إضافية أو متغيرات أخرى، قد تحتاج إلى تعديل الكود بناءً على تلك الاحتياجات.

تتيح لغة البرمجة Python ومكتبة Pandas مجموعة واسعة من الإمكانيات للتعامل مع البيانات بشكل فعال ومرن. إليك بعض المعلومات الإضافية حول كيفية تحقيق هذا الهدف:

قراءة البيانات:

قبل تنفيذ العمليات، يجب عليك قراءة البيانات من مصدرها. يمكنك استخدام Pandas لقراءة البيانات من مصادر متنوعة مثل ملفات CSV أو Excel أو قواعد بيانات SQL. على سبيل المثال:

pythonCopy code
# قراءة البيانات من ملف CSV
df = pd.read_csv('اسم_الملف.csv')

تعديل البيانات:

يمكنك تحسين الكود لتلبية احتياجاتك الخاصة. على سبيل المثال، يمكنك إضافة شرط إضافي للتحقق من وجود قيم أخرى في عمود التعليقات. كما يمكنك تنسيق البيانات بطرق مختلفة حسب احتياجاتك.

pythonCopy code
# إضافة شرط إضافي للتحقق من قيم أخرى
df['Other'] = df['Payment'][df['Comments'] == 'other']

# تنسيق البيانات أو حسب الحاجة
# يمكنك أيضًا استخدام تقنيات أخرى لتحسين عرض البيانات

تصفية البيانات:

يمكنك استخدام Pandas لتنقية البيانات بحسب الشروط التي ترغب في تحقيقها. يمكنك أيضًا إجراء عمليات إحصائية أو تجميع البيانات بطرق مختلفة.

pythonCopy code
# تصفية البيانات حسب شرط معين
filtered_data = df[df['Comments'] == 'refund']

# تجميع البيانات أو إجراء عمليات إحصائية
grouped_data = df.groupby('Comments').sum()

حفظ البيانات:

بعد تعديل البيانات، يمكنك حفظها للاستفادة منها فيما بعد.

pythonCopy code
# حفظ البيانات المعدلة في ملف CSV جديد
df.to_csv('اسم_الملف_الجديد.csv', index=False)

هذه مجرد أمثلة قليلة على كيفية تعامل مع البيانات باستخدام Pandas في Python. يمكنك استكشاف المزيد من الإمكانيات وتنويع الكود حسب متطلبات مشروعك الخاص.