الشكل 3.16: إنشاء إطار بيانات - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 إنشاء إطار البيانات وسماته

المفاهيم الأساسية

إطار البيانات (DataFrame): كائن في مكتبة Pandas لمعالجة البيانات المنظمة.

سمات إطار البيانات (Attributes): خصائص تُستخدم للحصول على معلومات حول إطار البيانات.

خريطة المفاهيم

```markmap

فحص وتحليل البيانات

أدوات تحليل البيانات

لغات البرمجة والبيانات البرمجية

#### بايثون (Python)

##### مفكرة جوبيتر (Jupyter Notebook)

###### فتح ملفات Excel في Jupyter

####### الشرط: أن يكون ملف Excel والمفكرة في نفس المجلد.

##### مكتبات البايثون

###### مكتبة بانداس (Pandas)

####### كائنات المكتبة الرئيسية

######## إطار البيانات (DataFrame Object)

######### إنشاء إطار بيانات من ملف Excel

########## الوظيفة: `pd.read_excel('filename.xlsx')`

########## قراءة ورقة عمل محددة: استخدام وسيط `sheet_name`

######### سمات كائن إطار البيانات (Attributes)

########## shape: ترجع أبعاد إطار البيانات.

########## size: ترجع العدد الإجمالي للعناصر في إطار البيانات (n x m).

########## dtypes: ترجع نوع القيمة لكل عمود.

########## columns: ترجع أسماء أعمدة إطار البيانات.

########## axes: ترجع عدد الصفوف وأسماء الأعمدة.

```

نقاط مهمة

• لقراءة ملف Excel في Pandas، استخدم الدالة `pd.read_excel()`.
• يجب أن يكون ملف Excel وملف Jupyter Notebook في نفس المجلد.
• يمكن تحديد ورقة عمل معينة من ملف Excel متعدد الأوراق باستخدام وسيط `sheet_name`.
• السمات (Attributes) مثل `shape` و `columns` تساعد في فهم هيكل البيانات بسرعة.

الآن، ستقوم بتحويل ملف الاكسل الآتي إلى إطار البيانات لمعالجة بياناته.

data = pd.read_excel('saudischools.xlsx')

data

لفتح ملف اكسل في مفكرة جوبيتر، يجب أن تحفظ كل من ملف الاكسل وملف مفكرة جوبيتر نفس المجلد.

إذا كان ملف الاكسل يحتوي على أوراق عمل متعددة، يمكنك قراءة ورقة عمل محددة. تستخدم وظيفة بانداس (sheet_name) لتحديد ورقة العمل التي يجب قراءتها من البيانات المتاحة في ورقة العمل الأولى.

سمات كائن إطار البيانات

في الجدول الآتي، يتم تقديم بعض السمات الأكثر شيوعًا، والتي يمكنك توظيفها في الحصول على معلومات حول إطار البيانات.

5597 rows × 6 columns

وزارة التعليم

2025 - 1447

112

الآن، ستقوم بتحويل ملف الاكسل الآتي إلى إطار البيانات لمعالجة بياناته. data = pd.read_excel('saudischools.xlsx') data لفتح ملف اكسل في مفكرة جوبيتر، يجب أن تحفظ كل من ملف الاكسل وملف مفكرة جوبيتر نفس المجلد. --- SECTION: الشكل 3.16: إنشاء إطار بيانات --- إذا كان ملف الاكسل يحتوي على أوراق عمل متعددة، يمكنك قراءة ورقة عمل محددة. تستخدم وظيفة بانداس (sheet_name) لتحديد ورقة العمل التي يجب قراءتها من البيانات المتاحة في ورقة العمل الأولى. --- SECTION: Attributes of a DataFrame Object --- سمات كائن إطار البيانات --- SECTION: الجدول 3.6: سمات كائن إطار البيانات --- في الجدول الآتي، يتم تقديم بعض السمات الأكثر شيوعًا، والتي يمكنك توظيفها في الحصول على معلومات حول إطار البيانات. 5597 rows × 6 columns وزارة التعليم 2025 - 1447 112 --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: Untitled Description: No description Table Structure: Headers: المنطقة الإدارية | التعليم المستمر | المرحلة | مجموع الطلبة | نوع المدرسة | البيانات Rows: Row 1: الرياض | تعليم الكبار | الرياض | 0 | 0 | 826 Row 2: الرياض | المرحلة الابتدائية | تحفيظ | 41 | 72 | 1040 Row 3: الرياض | المرحلة الابتدائية | تربية خاصة | 10 | 123 | 190 Row 4: الرياض | المرحلة الابتدائية | نهاري | 1152 | 1843 | 34668 Row 5: الرياض | المرحلة الثانوية | تحفيظ | 0 | 41 | 285 Row 6: ... | ... | ... | ... | ... | ... Row 7: نجران | المرحلة الابتدائية | نهاري | 0 | 18 | 215 Row 8: نجران | رياض الأطفال | نهاري | 0 | 40 | 154 Row 9: نجران | المرحلة الابتدائية | نهاري | 0 | 12 | 86 Row 10: نجران | المرحلة المتوسطة | نهاري | 0 | 3 | 15 Row 11: نجران | رياض الأطفال | نهاري | 0 | 2 | 19 Calculation needed: This table appears to be a dataset showing school information, including administrative region, education level, student counts, school type, and potentially other data points. The columns seem to represent different attributes of schools. Context: This table displays sample data from a Saudi school system, likely used for data analysis exercises in programming or data science. **TABLE**: Untitled Description: No description Table Structure: Headers: الصفة | المعنى Rows: Row 1: shape | ترجع أبعاد إطار البيانات. Row 2: size | ترجع العدد الإجمالي للعناصر في إطار البيانات (n x m). Row 3: dtypes | ترجع نوع القيمة لكل عمود. Row 4: columns | ترجع أسماء أعمدة إطار البيانات. Row 5: axes | ترجع عدد الصفوف وأسماء الأعمدة. Calculation needed: This table defines common attributes of a DataFrame object in data analysis, explaining what each attribute returns. Context: This table explains the purpose of various attributes of a DataFrame object, which are fundamental for understanding and manipulating data structures in libraries like Pandas.