من الواضح أنك تسعى لفهم أكثر حول طريقة استخدام وتركيبة الأسلوب assign في مكتبة pandas لغة برمجة Python، والذي يتيح إضافة عمود جديد إلى إطار البيانات (DataFrame) بسهولة وبشكل أنيق. إلا أن القضية التي تواجهك هي صعوبة تسمية العمود الجديد باستخدام أسماء تحتوي على فراغات أو علامات ترقيم، وهو الأمر الذي يتعارض مع بنية اللغة والقواعد الخاصة بتعريف المتغيرات في Python.
في مثالك المذكور، عند محاولة تسمية العمود الجديد بـ “ln(A)”، وجدت نفسك تواجه رسالة خطأ تفيد بأن الكلمة المفتاحية (keyword) لا يمكن أن تكون تعبيرًا (expression).
الحقيقة هي أن الطريقة الأساسية لاستخدام assign تتطلب تمرير اسم العمود الجديد كوسم نقي (clean label)، أي يجب أن يكون اسم العمود خاليًا من أي أحرف غير صالحة لتعريف المتغيرات في Python، مثل الفراغات والعلامات الترقيمية. ولكن يمكنك تحقيق ما تريد بشكل آخر.
يمكنك استخدام assign لإضافة العمود الجديد باسم نظيف، ثم استخدام الدالة rename لتغيير اسم العمود إلى الاسم المطلوب بعد ذلك. هذا الأمر يعمل بشكل مثالي ويسمح لك بتحقيق هدفك دون مواجهة مشكلة الصيغ غير الصالحة.
ومن الجدير بالذكر أن الهدف من هذا الأسلوب هو تسهيل إجراءات التحويل والتعديل على بيانات DataFrame بشكل سلس وسهل الفهم، والقلق بشأن تسمية الأعمدة لا يجب أن يكون عائقًا أمام ذلك.
بهذا الشكل، يمكنك أن تستمتع بقوة ومرونة أسلوب assign في تعديل بيانات DataFrame الخاصة بك بالطريقة التي تناسب احتياجاتك وتفضيلاتك بشكل دقيق ودون قيود.
المزيد من المعلومات
علاوة على ذلك، يمكنك النظر في استخدام دالة eval() لتمكينك من تحديد أسماء الأعمدة باستخدام تعبيرات. هذه الدالة تتيح لك تقييم تعبيرات Python من السلاسل (strings)، مما يعني أنه يمكنك استخدامها لإنشاء أعمدة باستخدام أسماء معقدة أو تحتوي على فراغات.
لنلقِ نظرة على كيفية تنفيذ هذا:
pythonimport pandas as pd
import numpy as np
# إنشاء DataFrame الأصلي
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)})
# استخدام eval() لتحديد اسم العمود باستخدام تعبير
df = df.assign(**{'ln(A)': lambda x: np.log(x.A)})
# طباعة DataFrame بعد الإضافة
print(df)
هذا الكود يستخدم assign() مع eval() لإضافة عمود بالاسم “ln(A)” بناءً على التعبير lambda المعطى. بفضل هذا، يمكنك تحقيق ما تريد بسهولة، وبدون الحاجة إلى إعادة تسمية العمود بعد الإضافة.
من الواضح أن مكتبة pandas توفر العديد من الطرق المرنة والقوية لإدارة وتعديل البيانات، مما يسمح لك بتحقيق أهدافك بسهولة وفعالية. باستخدام أساليب مثل assign() و eval()، يمكنك القيام بعمليات التحويل والتعديل بشكل دقيق ومنظم، مما يجعل تجربة العمل مع البيانات أكثر سلاسة وإنتاجية.
بهذه الطريقة، يمكنك استكشاف ميزات pandas بشكل أكبر واستخدامها بأفضل الطرق لتلبية احتياجاتك وتحقيق أهدافك في تحليل ومعالجة البيانات.
