pythontojob
تسجيل الدخولإنشاء حساب
التعامل مع البياناتمجاني

بانداس

قراءة وفحص وتصفية وتلخيص البيانات الحقيقية باستخدام بايثون. من ملفات CSV إلى التجميع الإحصائي — ست خطوات واختبار من عشرة أسئلة في كل فصل.

الخطوات الست في كل فصل

  1. 1المشكلة
  2. 2الفهم
  3. 3أمثلة محلولة
  4. 4التوقع
  5. 5التطبيق
  6. 6التحدي
  1. 01تثبيت بانداس وجدولك الأوللا يأتي بانداس مدمجاً مع بايثون. إنشاء بيئة افتراضية، والتثبيت باستخدام pip، والتحقق منه، وبناء أول DataFrame بيدك.25 دقيقة١٠ أسئلة
  2. 02Series و DataFrame — المفهومان الأساسيان في بانداسما هو العمود وما هو الجدول، ولماذا يجب أن تتشارك كل قيم العمود نوعاً واحداً. مع توضيح الفرق الجوهري بين df["col"] و df[["col"]].30 دقيقة١٠ أسئلة
  3. 03قراءة ملف CSV وفحص البيانات بعد قراءتهاقراءة الملفات باستخدام read_csv وفحصها مباشرة عبر shape و head و info و describe — لأن الملف المقروء بشكل غير سليم يعطي نتائج خاطئة دون إظهار أي أخطاء.30 دقيقة١٠ أسئلة
  4. 04اختيار الأعمدة والصفوف — بالاسم أو بالموضعتحديد جزء من الجدول: اختيار الأعمدة بالأقواس المربعة، والصفوف بالتسمية عبر loc وبالموضع عبر iloc، والخلايا المفردة عبر at — ومعرفة أي الطريقتين تستخدم دائماً.45 دقيقة١٠ أسئلة
  5. 05تصفية الصفوف — طرح السؤال نفسه على كل صفالاحتفاظ بالصفوف التي تطابق الشرط فقط: الأقنعة المنطقية (Boolean masks)، والربط باستخدام & و | و ~، ودوال isin و between وطرق .str، وتصفية الصفوف عبر .loc — وتعديل تلك الصفوف بأمان دون الوقوع في خطأ الإسناد المتسلسل.45 دقيقة١٠ أسئلة
  6. 06البيانات المفقودة — العثور على الفجوات وتحديد معناهاالعثور على كل فجوة في الجدول، بما في ذلك القيم المخفية كنصوص مثل - أو ؟، وفهم كيف يغير NaN عمليات الجمع والمتوسطات والأنواع، واتخاذ قرار مدروس عموداً بعمود — بحذف الفجوة أو ملئها أو الإبقاء عليها.45 دقيقة١٠ أسئلة
  7. 07ترتيب الصفوف — وتحديد كيفية التعامل مع حالات التعادلترتيب الصفوف باستخدام sort_values: لعمود واحد أو أعمدة متعددة، وباتجاه مستقل لكل عمود، والتعامل مع القيم المفقودة والنصوص الشبيهة بالأرقام — بالإضافة إلى nlargest لأعلى القيم، ولماذا يجب أن يكون التعادل عند حد القطع قراراً مقصوداً لا مجرد صدفة.40 دقيقة١٠ أسئلة
  8. 08التجميع والإحصاء — إجابة واحدة لكل مجموعةتحويل أسئلة من قبيل "لكل فرع" و"لكل فئة" و"لكل يوم" إلى سطر واحد باستخدام groupby: المفتاح، وعمود القيمة، ودالة التجميع، وحساب قيم متعددة عبر named agg، والفرق بين size و count، ومفتاحان للتجميع، وفخ متوسط المتوسطات.45 دقيقة١٠ أسئلة
  9. 09إضافة الأعمدة — استخراج الأرقام غير الموجودة في الملفإنشاء أعمدة جديدة من الأعمدة الحالية: العمليات الحسابية على الأعمدة بالكامل ودور الفهرس في مطابقة القيم، ودوال assign و np.where و np.select و map و pd.cut و .str و .dt، واستخدام transform للمقارنة مع المجموعة، و apply كملاذ أخير.50 دقيقة١٠ أسئلة
  10. 10دمج كائنات DataFrame — الرصف باستخدام concat والمطابقة باستخدام mergeجمع الجداول معاً: رصف بيانات الأشهر المتشابهة رأسياً باستخدام concat، وإضافة معلومات من جدول آخر باستخدام merge — اختيار نوع الدمج المناسب، ومعرفة الصفوف غير المتطابقة، واكتشاف المفاتيح المكررة التي تضاعف الصفوف بصمت.50 دقيقة١٠ أسئلة