الشكل 3.17: استخدام الخصائص على كائن إطار البيانات - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 استخدام خصائص كائن إطار البيانات (DataFrame)

المفاهيم الأساسية

التعليقات في الكود (#): جمل لا يتم تنفيذها، تُضاف لجعل المقطع البرمجي سهل القراءة والفهم.

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 (عدد الصفوف والأعمدة).

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

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

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

########## أنواع البيانات في Pandas مقابل Python

########### (انظر الجدول أدناه)

```

نقاط مهمة

• `data.shape` تُرجع أبعاد الجدول على شكل (عدد الصفوف، عدد الأعمدة)، مثل `(5597, 6)`.
• `data.size` تُرجع العدد الإجمالي للخلايا في الجدول (الصفوف × الأعمدة).
• `data.dtypes` تُظهر نوع البيانات المخزنة في كل عمود (مثل `object`، `int64`).
• `data.axes` تُرجع قائمة بمؤشر الصفوف وأسماء الأعمدة.

جدول المقارنة: أنواع البيانات

| نوع بيانات البايثون | نوع بيانات باينداس |

| :------------------ | :----------------- |

| str or mixed | object |

| int | int64 |

| float | float64 |

| bool | bool |

| NA | datetime64 |

| NA | timedelta[ns] |

| NA | category |

# Printing the table dimensions data.shape

(5597, 6)

# Return the total number of elements in the array (n x m) data.size

33582

# Return the type of the value of each column data.dtypes

object object object int64 int64 int64 dtype: object

يمكنك إضافة تعليقات إلى مقطعك البرمجي باستخدام (#) في بداية العبارة، وهي جمل لا يتم تنفيذها وإنما تضاف لجعل المقطع البرمجي سهل القراءة والفهم.

المنطقة الإدارية المرحلة نوع المدرسة مجموع الطلبة مجموع المعلمين مجموع الإداريين

# Return the number of rows and the name of the column data.axes

[RangeIndex(start=0, stop=5597, step=1), 'المنطقة الإدارية', 'المرحلة', 'نوع المدرسة', 'مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين', 'مجموع الإداريين'] dtype=object)

استخدام الخصائص على كائن إطار البيانات

في مكتبة بايثون، عادة ما يكون نوع بيانات الكائن سلسلة .string.data

الجدول 3.7: أنواع بيانات بايثون

نوع بيانات البايثون نوع بيانات باينداس str or mixed object int int64 float float64 bool bool NA datetime64 NA timedelta[ns] NA category

وزارة التعليم Ministry of Education 113 2025 - 1447

# Printing the table dimensions data.shape (5597, 6) # Return the total number of elements in the array (n x m) data.size 33582 # Return the type of the value of each column data.dtypes object object object int64 int64 int64 dtype: object يمكنك إضافة تعليقات إلى مقطعك البرمجي باستخدام (#) في بداية العبارة، وهي جمل لا يتم تنفيذها وإنما تضاف لجعل المقطع البرمجي سهل القراءة والفهم. المنطقة الإدارية المرحلة نوع المدرسة مجموع الطلبة مجموع المعلمين مجموع الإداريين # Return the number of rows and the name of the column data.axes [RangeIndex(start=0, stop=5597, step=1), 'المنطقة الإدارية', 'المرحلة', 'نوع المدرسة', 'مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين', 'مجموع الإداريين'] dtype=object) --- SECTION: الشكل 3.17: استخدام الخصائص على كائن إطار البيانات --- استخدام الخصائص على كائن إطار البيانات في مكتبة بايثون، عادة ما يكون نوع بيانات الكائن سلسلة .string.data --- SECTION: الجدول 3.7: أنواع بيانات بايثون --- الجدول 3.7: أنواع بيانات بايثون نوع بيانات البايثون نوع بيانات باينداس str or mixed object int int64 float float64 bool bool NA datetime64 NA timedelta[ns] NA category وزارة التعليم Ministry of Education 113 2025 - 1447 --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: الشكل 3.17: استخدام الخصائص على كائن إطار البيانات Description: A diagram illustrating Python code related to data handling in Pandas. It shows code for printing table dimensions, total elements, column data types, and row/column names. A callout box explains the use of '#' for comments. A sidebar explains data types in Python. Context: Illustrates how to access and interpret data properties using Python and the Pandas library. **TABLE**: الجدول 3.7: أنواع بيانات بايثون Description: A table comparing Python data types with their corresponding Pandas data types. Table Structure: Headers: نوع بيانات البايثون | نوع بيانات باينداس Rows: Row 1: str or mixed | object Row 2: int | int64 Row 3: float | float64 Row 4: bool | bool Row 5: NA | datetime64 Row 6: NA | timedelta[ns] Row 7: NA | category Data: Lists common Python data types like string, integer, float, boolean, and NA, and their equivalent representations in Pandas (object, int64, float64, bool, datetime64, timedelta[ns], category). Context: Provides a reference for understanding data type conversions and representations when working with data in Python and Pandas.