تجميع البيانات

في بيئة PySpark، عملية تجميع البيانات تتطلب توفير المعايير المطلوبة للتجميع بشكل واضح. في الحالة التي واجهتك، تحتاج إلى تحديد المعايير بوضوح لضمان الحصول على النتائج المرجوة. بالنظر إلى مطالبك، يمكن تحقيق ذلك باستخدام استخدام التعبيرات الوظيفية.

للقيام بذلك، يمكنك استخدام وظيفة expr لتحديد المعايير بشكل صحيح. في الشفرة التالية، سنستخدم وظيفة expr لتحديد عمليات التجميع المطلوبة بوضوح:

pythonCopy code
from pyspark.sql.functions import expr

# تحديد المعايير بوضوح باستخدام وظيفة expr
df_testing.groupBy('sku') \
    .agg(expr('min(date) as min_date'), expr('max(date) as max_date')) \
    .limit(10) \
    .show()

باستخدام هذا النهج، ستحصل على النتائج المطلوبة حيث يتم تحديد المعايير بوضوح وتسميتها بالطريقة التي تريدها. سيتم حساب التواريخ الدنيا والعظمى بناءً على الـ”sku” المحددة، وستكون النتيجة متوافقة مع متطلباتك.

هذا النهج يضمن توفير النتائج المرجوة دون الحاجة للتعامل مع الأخطاء التي تنشأ عن عدم وضوح المعايير.

بمقالتك عن كيفية تجميع البيانات في PySpark بمعايير متعددة، يمكننا أن نستكمل بمزيد من التفاصيل حول عملية التجميع وكيفية استخدام وظائف PySpark بشكل أكثر دقة لتحقيق النتائج المطلوبة.

عندما نتعامل مع تجميع البيانات في بيئة PySpark، هناك عدة طرق لتحديد المعايير وتطبيق العمليات عليها. إحدى الطرق الشائعة هي استخدام وظيفة expr كما رأينا سابقًا. ومع ذلك، هناك أيضًا طرق أخرى تساعد في تحقيق نفس الهدف.

على سبيل المثال، يمكن استخدام وظائف PySpark المدمجة مثل min و max مباشرة داخل دالة agg بدون الحاجة إلى expr. الكود التالي يوضح هذا النهج:

pythonCopy code
from pyspark.sql.functions import min, max

# استخدام وظائف min و max مباشرة
df_testing.groupBy('sku') \
    .agg(min('date').alias('min_date'), max('date').alias('max_date')) \
    .limit(10) \
    .show()

هذا النهج يوفر نفس النتيجة مع توفير القدرة على تسمية العمليات المجمعة بشكل أكثر وضوحًا باستخدام alias، الذي يسمح لك بتحديد الأسماء المخصصة للأعمدة المحسوبة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام تعبيرات SQL بواسطة وظيفة selectExpr لتنفيذ العمليات المطلوبة بشكل مباشر. الشفرة التالية توضح هذا النهج:

pythonCopy code
# استخدام تعبيرات SQL مباشرة
df_testing.groupBy('sku') \
    .aggExpr('min(date) as min_date', 'max(date) as max_date') \
    .limit(10) \
    .show()

هذه الطرق المختلفة تعطيك مرونة في تحديد المعايير وتطبيق العمليات عليها بالطريقة التي تناسب احتياجاتك وتفضيلاتك. باستخدام هذه الأساليب، يمكنك تجميع البيانات بمعايير متعددة بسهولة وتحقيق النتائج المطلوبة دون مشاكل.

بالتأكيد، يبدو أنك ترغب في تجميع بيانات الإطار البيانات الخاص بك في بانداز دون فقدان العمود الذي تم تجميعه. يمكن تحقيق هذا باستخدام دالة groupby مع دالة التجميع المناسبة.

لتحقيق ذلك، يمكنك استخدام دالة groupby مع تعريف دالة مخصصة للتجميع. هناك عدة طرق للقيام بذلك، واحدة منها هي استخدام دالة groupby مع دالة agg وتمرير قاموسٍ يحدد التجميع المخصص لكل عمود. في حالتك، تريد تجميع الأسماء والمعرّفات الفرعية في مجموعات، وهذا يمكن تنفيذه باستخدام دالة set.

إليك كيف يمكنك القيام بذلك:

pythonCopy code
import pandas as pd

# الإطار البيانات الأصلي
data = {
    'Id': [276956, 276956, 276956, 287266],
    'NAME': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'SUB_ID': [5933, 5934, 5935, 1589]
}
df = pd.DataFrame(data)

# تجميع البيانات مع الاحتفاظ بالعمود المجمّع
grouped = df.groupby('Id').agg({'NAME': set, 'SUB_ID': set}).reset_index()

print(grouped)

سينتج هذا الكود إطار بيانات مجمعًا حيث يتم تجميع الأسماء والمعرّفات الفرعية في مجموعات لكل معرّف. وسيتم الاحتفاظ بعمود الهوية كعمود في النتيجة النهائية.

بالتأكيد، دعنا نواصل تطوير المقال لإضافة المزيد من التفاصيل والشروحات حول كيفية استخدام دالة groupby و agg في بانداز بطريقة فعالة وفعّالة.

في الكود السابق، قمنا بتجميع البيانات باستخدام دالة groupby للمجال “Id”، ومن ثم استخدمنا دالة agg لتحديد كيفية تجميع الأسماء والمعرّفات الفرعية. باستخدام قاموس في agg، يمكننا تحديد التجميع المخصص لكل عمود.

في مثالنا، استخدمنا دالة set كدالة تجميع لجمع القيم المكررة. هذا يضمن أنه سيتم تجميع الأسماء والمعرّفات الفرعية بشكل فريد لكل معرّف. بعد التجميع، قمنا بإعادة تعيين الفهرس باستخدام reset_index() لضمان أن العمود “Id” يتم الاحتفاظ به كعمود في النتيجة النهائية.

يمكن استخدام هذا النهج للتعامل مع مجموعة متنوعة من العمليات التحليلية في البيانات، مثل الحسابات الإحصائية، أو تطبيق دوال مخصصة على البيانات، أو حتى تجميع البيانات بطرق معقدة.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في حساب عدد الأسماء والمعرّفات الفرعية لكل معرّف، يمكنك ببساطة استخدام دالة len كدالة تجميع بدلاً من set. وإليك كيف يمكن القيام بذلك:

pythonCopy code
grouped = df.groupby('Id').agg({'NAME': len, 'SUB_ID': len}).reset_index()

هذا سينتج عدد الأسماء والمعرّفات الفرعية لكل معرّف بدلاً من مجموعاتها.

بهذه الطريقة، يمكن لدالة groupby و agg أن تكون أدوات قوية لتحليل وتحويل البيانات في بانداز. باستخدام هذه الأدوات بشكل صحيح، يمكنك القيام بمجموعة متنوعة من المهام التحليلية بسهولة وفعالية دون فقدان المعلومات الهامة.

عند دمج وتوحيد جدولين معاً وتجميع القيم من الجدولين، يجب أن تتخذ خطوات محددة لضمان الحصول على النتائج المرجوة بدقة وفعالية. في هذا السياق، يمكن استخدام الاستعلامات الهيكلية لجمع وتجميع البيانات بطريقة تتناسب مع المتطلبات المحددة.

أولاً، يتطلب الأمر استخدام عبارة UNION لدمج نتائج استعلامين مختلفين لجدولين متشابهين. ومع ذلك، يجب أيضاً ضمان أن الحقول التي يتم دمجها متطابقة في النوع والعدد.

ثانياً، عليك تجميع البيانات من الجدولين باستخدام دالة SUM لحساب المجاميع و COUNT لحساب عدد الصفوف المجمعة. يجب تحديد الحقول التي تريد تجميعها بواسطة GROUP BY بحيث يتم تجميع الصفوف بناءً على قيم محددة في هذه الحقول.

ثالثاً، يمكنك تكرار الاستعلام الذي ذكرته وتعديله بحيث يتم دمج النتائج بشكل صحيح. يجب أن يتم توحيد البيانات باستخدام UNION بين النتائج المحسوبة من كل جدول.

وهنا استعلام محتمل لتحقيق ذلك:

vbnetCopy code
SELECT 
    holder,
    bene_type,
    bene_stype,
    employee_name,
    COUNT(employee_name) AS count,
    SUM(totalshares) AS totalshares
FROM (
    SELECT  
        table1.holder,
        table1.bene_type,
        table1.bene_stype,
        employee.employee_name,
        SUM(table1.position) AS totalshares
    FROM 
        erom_kmch.table1
    LEFT OUTER JOIN 
        erom.employee ON employee.bene_type_table1 = table1.bene_type AND employee.bene_stype_table1 = table1.bene_stype
    WHERE 
        table1.date = '2016-04-15'
    GROUP BY 
        table1.holder, table1.bene_type, table1.bene_stype, employee.employee_name
    
    UNION 

    SELECT 
        table2.cust_name, 
        table2.type,
        table2.bo_substat,
        employee.employee_name,
        SUM(table2.shares) AS totalshares
    FROM 
        erom_kmch.table2
    LEFT OUTER JOIN 
        erom.employee ON employee.type_table2 = table2.type AND employee.bo_substat_table2 = table2.bo_substat
    WHERE 
        table2.date = '2016-04-15'
    GROUP BY 
        table2.cust_name, table2.type, table2.bo_substat, employee.employee_name
) AS combined_data
GROUP BY 
    holder, bene_type, bene_stype, employee_name;

هذا الاستعلام يجمع بين نتائج الجدولين ويقوم بتجميعها بحسب الحقول المحددة. كما يستخدم دالة UNION لدمج النتائج، مع توجيه النتائج الموحدة إلى استعلام خارجي يقوم بتجميعها مجددًا بحسب الحقول المحددة.

بالطبع، هناك المزيد من المعلومات التي يمكن إضافتها لتوضيح العملية بشكل أكبر:

1. تفسير الاستعلام: يمكن توضيح كيفية عمل الاستعلام خطوة بخطوة، بما في ذلك العمليات التي يتم تنفيذها في كل جزء من الاستعلام. على سبيل المثال، يمكن شرح كيفية عمل دالة SUM و COUNT و GROUP BY.

2. توضيح الجداول: يمكن توضيح البنية والمحتوى لكل جدول تم استخدامه في الاستعلام. يمكن أيضًا ذكر المزيد من المعلومات حول العلاقات بين الجداول.

3. العمليات الإضافية: إذا كان هناك أي عمليات إضافية يجب تنفيذها، مثل تنقية البيانات أو إضافة شروط إضافية، يجب توضيحها وتفسير كيفية تنفيذها في الاستعلام.

4. الأدوات والتقنيات المستخدمة: يمكن ذكر الأدوات والتقنيات التي يمكن استخدامها لتنفيذ الاستعلام، مثل لغة SQL وأنواع قواعد البيانات المختلفة.

5. التحسينات المحتملة: يمكن ذكر التحسينات التي يمكن إجراؤها على الاستعلام لتحسين أدائه أو جعله أكثر فعالية، مثل إضافة فهرس للحقول المستخدمة في عمليات الانضمام.

بإضافة هذه المعلومات، يمكن توفير فهم أعمق وأوسع للعملية التي يقوم بها الاستعلام وكيفية تنفيذها بشكل أفضل وأكثر كفاءة.

تأثير التغيير في Powershell 5 على معنى الأقواس السندية

تم تحديث إصدار Powershell على خوادم البناء الخاصة بنا من الإصدار 4.0 إلى 5.0 مما تسبب في فشل أحد سكربتات البناء لدينا بطريقة غير متوقعة.

الشيفرة تُستخدم لتحديد أيه من أدلة المستخدم يجب أن تكون متضمنة في منتجنا. الشيفرة تقوم بمعالجة قائمة من عقد xml التي تصف جميع المستندات المتاحة بالإصدار والثقافة. نحن نقوم بتجميعها حسب عنوان المستند والثقافة ومن ثم نختار الإصدار الأنسب.

في Powershell 4، تقوم هذه الشيفرة بترتيب المستندات بواسطة العنوان والثقافة ثم تختار الإصدار الأنسب. أما في Powershell 5، تقوم هذه الشيفرة بتجميع جميع المستندات في قائمة واحدة ثم تختار الإصدار الأنسب من تلك القائمة. وبما أن لدينا مستندات بلغات متعددة فإن هذا يعني أن اللغة التي بها الإصدار الأنسب فقط ستكون موجودة.

تم حل المشكلة عن طريق تغيير

powershellCopy code
$documents = $documents | Group-Object { $_.ows_Title, $_.ows_Localisation } |

إلى

powershellCopy code
$documents = $documents | Group-Object ows_Title, ows_Localisation |

الآن أنا أفهم أن الصيغة الأولى ليست تقنياً صحيحة وفقًا للتوثيق لأن Group-Object يتوقع مصفوفة من أسماء الخصائص للتجميع عليها، ومع ذلك في Powershell 4، عملت الشيفرة كما هو مطلوب.

السؤال الآن ما الذي تغير في Powershell 5 حتى عملت الشيفرة الأصلية في Powershell 4 ولكنها فشلت في Powershell 5.

في Powershell 5، تم تحسين عملية تحليل الأقواس السندية لتكون أكثر صرامة وفقًا للتوثيق. في الإصدارات السابقة من Powershell، كان بإمكان تحديد قائمة من الخصائص داخل الأقواس السندية دون استخدام أقواس مجمعة. ولكن في Powershell 5، يُفهم استخدام الأقواس السندية على أنها تعبير عن قائمة متعددة العناصر.

بمعنى آخر، في Powershell 4، كان بإمكانك استخدام الأقواس السندية لتحديد مجموعة من الخصائص كما هو موضح في الكود الأصلي الذي قدمته. ولكن في Powershell 5، يُفسر استخدام الأقواس السندية على أنها تعبير عن مصفوفة واحدة تحتوي على عناصر منفصلة.

بالتالي، عندما استخدمت الأقواس السندية في Powershell 5 بالطريقة التي كنت تستخدمها في Powershell 4، تم تفسيرها على أنها تعبير عن مصفوفة واحدة تحتوي على عنصر واحد فقط (العناصر المجمعة). وهذا هو السبب في أن الشيفرة الأصلية فشلت في العمل كما هو متوقع في Powershell 5.

في عمليات قواعد البيانات، يأتي استخدام جمل SQL المتقدمة كمهمة ضرورية للتعامل مع متطلبات البيانات المعقدة. يظهر طلبك لاستعلام SQL الذي يقوم بتجميع البيانات وحساب الصفوف بشكل محدد. لحل هذا التحدي، سنقوم ببناء استعلام SQL يعمل على جدول “users” ويقوم بتحقيق المتطلبات التي طلبتها.

للقيام بذلك، يمكننا استخدام عبارات SQL المتقدمة مثل GROUP BY و COUNT لتجميع الصفوف وحساب الأعداد. إليك الاستعلام الذي يلبي متطلباتك:

sqlCopy code
SELECT 
    UUID1,
    UUID2,
    COUNT(*) AS Number_of_Rows_Contain_both,
    (SELECT COUNT(*) FROM users WHERE UUID1 = t.UUID1 OR UUID2 = t.UUID2) AS Number_Of_Rows_Contains_Only_One
FROM users t
GROUP BY UUID1, UUID2;

هذا الاستعلام يقوم بتحديد الأعمدة UUID1 و UUID2 ويستخدم GROUP BY لتجميع الصفوف بناءً على القيمتين. يتم استخدام COUNT(*) لحساب عدد الصفوف التي تحتوي على نفس القيمتين في كل من UUID1 و UUID2. ويتم أيضًا استخدام استعلام فرعي مدمج باستخدام الجملة الفرعية (SELECT) لحساب عدد الصفوف التي تحتوي فقط على UUID1 أو UUID2.

يعمل هذا الاستعلام على إعادة البيانات المطلوبة بالتنسيق الذي طلبته، حيث يتضمن عدد الصفوف التي تحتوي على كل من UUID1 و UUID2، بالإضافة إلى عدد الصفوف التي تحتوي على UUID1 أو UUID2 بشكل منفصل.

عند التعامل مع استعلامات قواعد البيانات، يتعين علينا فهم تفاصيل الاستعلام وكيفية تحليل البيانات. في هذا السياق، يعتبر الاستعلام الذي قدمته محورًا هامًا لفهم العلاقات بين البيانات في جدول المستخدمين.

الاستعلام يستخدم عبارات SQL المتقدمة مثل SELECT و COUNT و GROUP BY لتجميع البيانات واستخراج النتائج بشكل هيكلي. يتم تحديد العمودين UUID1 و UUID2 باعتبارهما مفتاحين رئيسيين للتجميع، ويتم استخدام COUNT(*) لحساب عدد الصفوف التي تحتوي على نفس القيمتين في العمودين.

بالنسبة للجملة الفرعية (subquery)، تم استخدامها لحساب عدد الصفوف التي تحتوي على UUID1 أو UUID2 بشكل منفصل، حيث تعتبر هذه الجملة جزءًا من الاستعلام الرئيسي.

في النهاية، يُنتج الاستعلام نتائج تحتوي على UUID1 و UUID2 مع عدد الصفوف التي تحتوي على كل منهما بشكل مشترك، بالإضافة إلى عدد الصفوف التي تحتوي على UUID1 أو UUID2 بشكل منفصل.

يركز هذا الاستعلام على فحص وتلخيص البيانات بشكل دقيق، مما يتيح للمستخدم فهم العلاقات بين القيم في الجدول واستخراج الإحصائيات المطلوبة بشكل فعال.

في عالم قواعد البيانات ولغة الاستعلام SQL، يعد تنفيذ استعلام يتضمن جمع بين عدة عبارات SELECT أمرًا شائعًا ومهمًا. يمكنك تحقيق هذا باستخدام العبارات الفرعية والتجميع بطريقة فعّالة للحصول على النتائج المرغوبة. دعني أشرح لك كيف يمكنك تنفيذ استعلام يشمل عبارتي SELECT في استعلام واحد بطريقة فعّالة.

أولًا، يبدو أنك ترغب في حساب عدد الحالات لكل عمود في الجدول [Computer Status]. يمكنك تحقيق ذلك باستخدام العبارة التالية:

sqlCopy code
SELECT group_name, Definition_Range, COUNT(group_name) AS Number_of_Clients
FROM [Computer Status]
GROUP BY group_name, Definition_Range;

هذا الاستعلام يقوم بتجميع البيانات حسب الحقلين group_name و Definition_Range ويحسب عدد الحالات لكل مجموعة.

الآن، بالنسبة للجزء الثاني حيث تريد حساب عدد الحالات الإجمالي بناءً على شرط، يمكنك استخدام العبارة التالية:

sqlCopy code
SELECT group_name, COUNT(group_name) AS Total_Clients
FROM [Computer Status]
GROUP BY group_name;

هذا الاستعلام يقوم بحساب عدد الحالات الإجمالي لكل group_name بغض النظر عن الشرط.

الآن، لتنفيذ هذين الاستعلامين في استعلام واحد، يمكنك استخدام الجملة UNION لجمع النتائج كما يلي:

sqlCopy code
SELECT group_name, Definition_Range, COUNT(group_name) AS Number_of_Clients
FROM [Computer Status]
GROUP BY group_name, Definition_Range

UNION

SELECT group_name, NULL AS Definition_Range, COUNT(group_name) AS Total_Clients
FROM [Computer Status]
GROUP BY group_name;

تستخدم UNION لدمج نتائج الاستعلامين. يتم تحديد NULL كقيمة لـ Definition_Range في الجزء الثاني حيث لا يوجد شرط. يمكنك تخصيص هذا الاستعلام حسب احتياجاتك وتعديله وفقًا لتحقيق النتائج التي ترغب في الحصول عليها.

بالتأكيد، دعني أوسع المعلومات حول كيفية تنفيذ استعلام يجمع بين عدة عبارات SELECT في SQL بطريقة فعّالة.

تبدأ الاستعلامات بجلب البيانات المطلوبة باستخدام عبارة SELECT، وهي العبارة الرئيسية التي يتم استخدامها لاسترجاع البيانات من قاعدة البيانات. في هذا السياق، استخدمنا COUNT لحساب عدد الحالات.

ثم تم استخدام GROUP BY لتجميع البيانات بناءً على الحقول المحددة، في هذه الحالة group_name و Definition_Range. هذا يسمح بفصل البيانات إلى مجموعات استنادًا إلى القيم في هذه الحقول.

في الاستعلام الأول، نستخدم WHERE Definition_Range =' 0-10 Days' لتحديد البيانات التي تستوفي الشرط المحدد، ونحسب عدد الحالات (COUNT(group_name)) لكل مجموعة.

في الاستعلام الثاني، نستخدم GROUP BY group_name بدون أي شرط في WHERE، مما يسمح بحساب العدد الإجمالي للحالات (COUNT(group_name)) لكل group_name بغض النظر عن الشرط.

أما بالنسبة للجمع بين هذين الاستعلامين في استعلام واحد، تم استخدام UNION، وهي عبارة تستخدم لدمج نتائج استعلامين مختلفين. في هذا السياق، يتم دمج نتائج الاستعلامين الأول والثاني، ويتم عرضها كمجموعة واحدة من النتائج.

يمكنك تحسين وتعديل هذا الاستعلام حسب احتياجاتك الخاصة، ويمكنك استخدام المزيد من العبارات والشروط والتجميعات حسب متطلبات البيانات الخاصة بك.

في البداية، يظهر أنك تواجه بعض المشكلات في استخدام أمر الانهيار (collapse) في برنامج Stata لتجميع البيانات في مجالات معينة. لفهم الخطأ الذي تواجهه وحل المشكلة، يجب أن نلقي نظرة عن كثب على الأمر الذي كتبته.

عند دراستي للأمر الذي كتبته، يبدو أن هناك بعض الأخطاء النحوية والتركيبية. لنقم بتصحيحها وشرح الأمر بشكل أفضل:

stataCopy code
collapse (sum) receitasum=vl_receita_propria if in_refC==2 ///
         (sum) tecsum=qt_tec_total if in_refT==2 ///
         (mean) receitasum=vl_receita_propria if in_refC==1 ///
         (mean) tecsum=qt_tec_total if in_refT==1 ///
         (sum) em_exerc (sum) doc_do (sum) qt_matricula_curso1, ///
         by(ano CO_MANT3)

التغييرات التي أدخلتها تتضمن إزالة الفواصل الزائدة وتحسين تنسيق الأمر. يرجى مراجعة هذا الأمر وتجربته في Stata للتحقق من صحته. إذا استمرت المشكلة، يمكنك توفير المزيد من التفاصيل حول الخطأ الذي يظهر، وسأكون سعيدًا بتقديم المساعدة الإضافية.

في محاولتك لتجميع البيانات باستخدام أمر الانهيار في Stata، يبدو أن هناك بعض الأخطاء في النحو والتركيب. لفهم الخطأ الذي تواجهه وتحقيق النجاح في تجميع البيانات، يتعين علينا التركيز على تصحيح الأمر وتوضيح الخطوات.

الأمر المعدل يهدف إلى تجميع البيانات بناءً على شروط محددة. يبدو أن هناك بعض اللبس في استخدام الفواصل والقوسين. هذا هو الأمر المعدل:

stataCopy code
collapse (sum) receitasum=vl_receita_propria if in_refC==2 ///
         (sum) tecsum=qt_tec_total if in_refT==2 ///
         (mean) receitasum=vl_receita_propria if in_refC==1 ///
         (mean) tecsum=qt_tec_total if in_refT==1 ///
         (sum) em_exerc (sum) doc_do (sum) qt_matricula_curso1, ///
         by(ano CO_MANT3)

هذا الأمر يحاول حساب مجموع (sum) ومتوسط (mean) للمتغيرات المختلفة باستناد إلى شروط مختلفة. للتأكد من صحة الأمر، يجب التحقق من الأمور التالية:

1. الفواصل والتنسيق: تأكد من أن الفواصل بين الوظائف والشروط صحيحة وأن هناك مسافات مناسبة بينها.

2. الشروط: تحقق من أن الشروط (if) واضحة وتعبر عن الشروط التي تريد القيام بها لتجميع البيانات.

3. المتغيرات: تحقق من أن أسماء المتغيرات مكتوبة بشكل صحيح ومطابقة لأسماء المتغيرات في مجموعتك البيانية.

4. الترتيب: تأكد من أن الترتيب الصحيح للوظائف والشروط.

بمجرد مراجعة الأمور المذكورة أعلاه وتأكيد أن كل شيء صحيح، يمكنك تشغيل الأمر في Stata ويجب أن ينجح في تجميع البيانات وفقًا للشروط المحددة. في حال استمرار المشكلة، يرجى توفير الخطأ الذي يظهر لك لكي أتمكن من تقديم مساعدة أكثر دقة.

في هذا السياق، يظهر لنا جدولٌ يحوي على متغيرين هما “a” و”amount”، والذين تم فرزهما بحسب المتغير “a”. يظهر لنا كل قيمة في المتغير “a” معها قيمة متغير “amount” المرتبطة بها. الهدف هو الحصول على الصف الأول لكل قيمة في المتغير “a”.

لتحقيق ذلك، يمكننا استخدام لغة برمجة مثل Python لتحليل هذه البيانات. نقوم بفرز البيانات حسب المتغير “a” ومن ثم نستخرج الصف الأول لكل قيمة. في الكود التالي، سأستخدم مكتبة pandas في Python لتنفيذ هذه العملية:

pythonCopy code
import pandas as pd

# البيانات المعطاة
data = {'a': [112, 112, 113, 114, 114, 115, 115],
        'amount': [12000, 15000, 14000, 18000, 17000, 19000, 17000]}

# إنشاء إطار البيانات (Dataframe)
df = pd.DataFrame(data)

# الحصول على الصف الأول لكل قيمة في المتغير "a"
result = df.groupby('a').first().reset_index()

# طباعة النتيجة
print(result)

باستخدام هذا الكود، سيتم فرز البيانات حسب المتغير “a”، ثم سيتم اختيار الصف الأول لكل قيمة في “a”. الناتج سيكون كالتالي:

cssCopy code
     a  amount
0  112   12000
1  113   14000
2  114   18000
3  115   19000

هذا الناتج يظهر الصف الأول لكل قيمة في المتغير “a” كما هو مطلوب.

في هذا السياق، يعتمد الكود المقدم على استخدام مكتبة pandas في لغة البرمجة Python. تُعد pandas واحدة من المكتبات الرائدة في تحليل البيانات وتجهيزها في Python. تتيح pandas إمكانية التعامل مع البيانات بطريقة هيكلية وفعالة، مما يساعد في إجراء عمليات مثل فرز البيانات والتجميع (aggregation) بسهولة.

في الكود المقدم، تم إنشاء إطار بيانات (Dataframe) باستخدام pandas، وهي هيكل بيانات ثنائي الأبعاد يشبه الجداول. يتم استخدام الأمر groupby لتجميع البيانات حسب قيم المتغير “a”. ثم يتم استخدام الدالة first() لاستخراج الصف الأول لكل قيمة في “a”. أخيرًا، يتم استخدام reset_index() لإعادة ترتيب الفهرس.

النتيجة النهائية هي إطار بيانات يحتوي على الصف الأول لكل قيمة في المتغير “a”، والذي يتم طباعته بواسطة الأمر print(result).

يمكن توسيع هذا السياق لتشمل استخدام pandas في العديد من العمليات الأخرى المتعلقة بتحليل البيانات، مثل المرشحات والتحليل الاستكشافي والرسوم البيانية، مما يجعلها أداة قوية للعمل مع البيانات الكبيرة وتحليلها بشكل فعال.

في بيئة Oracle، يمكنك استخدام التعبير الذي قدمته لاستخدام قيمة ثابتة في الاستعلام. ومع ذلك، في PostgreSQL، هناك فارق في كيفية التعامل مع اسماء الأعمدة والأسطر.

عند استخدام اسماء الأعمدة بين اقواس مزدوجة في PostgreSQL مثل “Constant”، يُفضل استخدام اسماء الأعمدة بحروف صغيرة وفصل الكلمات بشكل أساسي باستخدام التسطير السفلي. لذلك، يمكنك تعديل الاستعلام الخاص بك على النحو التالي:

sqlCopy code
select
    date_trunc('day', measurement_date + (interval '1 day' * (6 - extract(dow from measurement_date)))) as week,
    'constant' as constantvalue,
    round(avg(Total_Outstanding), 0) as numbah
from
    (
    select
        measurement_date,
        sum(cast(sum_of_dollars as numeric)) as Total_Outstanding
    from
        stock_metrics
    where
        invoice_status not in ('F', 'Write off')
    group by
        measurement_date
    ) tt
group by
    week;

في هذا الاستعلام، قمت بتغيير اسم العمود الثابت إلى ‘constant’ واستخدمت حروف صغيرة، وأيضًا قمت بإضافة “AS” بين اسماء الأعمدة والقيم لجعل الكود أكثر وضوحًا وتوضيحًا.

باستخدام هذا التصحيح، يجب أن تتمكن من تنفيذ الاستعلام بنجاح دون الحصول على خطأ يفيد أن العمود “Constant” غير موجود.

في هذا السياق، يمكننا توسيع المناقشة حول بعض النقاط المهمة في الاستعلام وشرح بعض المفاهيم المستخدمة.

أولًا، قد لاحظت أنك تستخدم دالة date_trunc لتقوم بتجميع البيانات حسب الأسبوع. هذه الدالة تقوم بتقريب التاريخ إلى الفترة المعينة، في هذه الحالة الأسبوع. هذا يساعد في تجميع البيانات بشكل أكثر تنظيمًا وفهمًا.

من ثم، في الجزء الداخلي من الاستعلام، تستخدم جدول stock_metrics وتقوم بتجميع البيانات باستخدام SUM و GROUP BY للحصول على إجمالي المبالغ المستحقة لكل تاريخ. هذا يسمح بفهم كيفية توزيع البيانات على مدى الأيام المختلفة.

يجدر بالذكر أنك تقوم بتصفية البيانات باستخدام شرط invoice_status not in ('F', 'Write off')، حيث يتم استبعاد الفواتير التي تكون في حالة “مسجلة كمسحوبة” أو “تم الكتابة على المسحوبات”. هذا يعكس تركيزًا على البيانات الصالحة واستبعاد البيانات غير الضرورية أو الغير صحيحة.

أخيرًا، قمت بتقريب القيمة باستخدام round(avg(Total_Outstanding), 0)، حيث يتم حساب المتوسط وتقريبه إلى أقرب عدد صحيح. هذا يعكس رغبتك في الحصول على قيمة متوسطة مستندة إلى البيانات المستحقة.

بهذا الشكل، يمكن أن يكون الاستعلام مفيدًا في فهم كيفية تطور المستحقات على مدى الأسابيع ويوفر تقريرًا منظمًا للبيانات.

في عالم تحليل البيانات وتعلم الآلة، يشكل التعامل مع البيانات الناقصة تحديًا مهمًا، وهو ما يظهر بشكل واضح في مجال تجميع البيانات باستخدام مكتبة scikit-learn في لغة البرمجة Python. يعتبر تجميع البيانات مع العديد من القيم المفقودة أمرًا معقدًا، خاصةً عند استخدام وظائف معالجة البيانات القائمة.

عند القيام بتجميع البيانات يدويًا، يمكن للمحلل أن يقوم بحساب المسافة بين النقاط حتى في حالة وجود أعمدة بيانات مفقودة، حيث يتم تجاوز هذه الأعمدة ببساطة. ومع ذلك، يصبح الأمر تحديًا عند استخدام مكتبة scikit-learn، حيث لا يُسمح بشكل مباشر بالتعامل مع البيانات الناقصة، ولا يوجد فرصة لتحديد وظيفة المسافة المخصصة.

لكن، هل هناك أي فرصة لتجميع البيانات مع وجود بيانات ناقصة؟ يظهر أن هذا يمكن تحقيقه بأساليب إبداعية. يُظهر مثال البيانات الذي قدمته، حيث تم استخدام make_swiss_roll من scikit-learn مع إضافة ضوضاء وتعيين بعض القيم إلى NaN، كيف يمكن استخدام الإبداع للتعامل مع هذه التحديات.

يمكن محاولة استخدام تقنيات التجميع المتقدمة التي تدعم التعامل مع البيانات الناقصة، مثل K-means مع imputation، حيث يمكن ملء القيم المفقودة بقيم مستنبطة استنادًا إلى القيم المحيطة. يمكن استخدام مكتبات مثل scikit-learn بالإضافة إلى مكتبات أخرى مثل fancyimpute لتحسين النتائج.

من الواضح أن هناك حاجة إلى استكشاف وتجربة مختلف الطرق للتعامل مع البيانات الناقصة وتجميعها بفعالية. يمكن للمبرمجين والمحللين الاستفادة من الإبداع والتجربة في هذا السياق لتحقيق نتائج أفضل في تجميع البيانات مع الاعتبار الكامل للقيم المفقودة.

تعد مشكلة البيانات الناقصة تحديًا شائعًا في مجال تحليل البيانات، حيث يمكن أن تؤثر بشكل كبير على دقة النتائج وقدرة النماذج التحليلية على فهم الظواهر المختلفة. في هذا السياق، يمكن استخدام مجموعة من الأساليب والتقنيات للتعامل مع البيانات الناقصة بشكل فعّال.

1. تقنيات التعويض (Imputation):

تقنيات التعويض تهدف إلى ملء القيم المفقودة باستخدام معلومات متاحة. يمكن استخدام المتوسط الحسابي أو القيمة الأكثر تكرارًا للقيم المفقودة. يمكن أيضًا استخدام نماذج تعلم الآلة لتوقع القيم المفقودة باستناد إلى العلاقات بين المتغيرات الأخرى.

2. تقنيات التجميع المتقدمة:

بعض خوارزميات التجميع المتقدمة، مثل K-means، تدعم التعامل مع البيانات الناقصة. يمكن تكامل هذه الخوارزميات مع تقنيات التعويض للحصول على نتائج أدق.

3. إزالة الصفوف ذات القيم المفقودة:

في بعض الحالات، يمكن حذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة إذا كانت تلك الصفوف لا تسهم بشكل كبير في تحليل البيانات. ومع ذلك، يجب تقدير الآثار المحتملة لهذا الإجراء على النتائج النهائية.

4. استخدام مكتبات متقدمة:

توجد مكتبات مثل fancyimpute والتي توفر أدوات متقدمة لمعالجة البيانات الناقصة، مما يمنح المبرمجين خيارات إضافية لتحسين جودة التحليل.

5. التحليل الاستكشافي:

يُفضل دائمًا إجراء تحليل استكشافي للبيانات لفهم طبيعة البيانات الناقصة وتأثيرها المحتمل على النتائج. هذا يساعد في اتخاذ قرارات أكثر تحديدًا حول كيفية التعامل مع البيانات المفقودة.

تجميع البيانات مع البيانات الناقصة يتطلب توازنًا بين التقنيات المختلفة وفهم عميق للبيانات المتاحة والغائبة. من خلال الاستفادة من الأدوات والتقنيات المتاحة، يمكن للمحللين والمبرمجين تحسين جودة تحليلهم وجعلها أكثر دقة وموثوقية.