صفحة 114 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 الفهرسة في Pandas

المفاهيم الأساسية

الفهرس (Index): قائمة بالأعداد الصحيحة أو التسميات التي تستخدم لتحديد الصفوف أو الأعمدة بشكل فريد.

اختيار مجموعة بيانات جزئية (Subset Selection): مصطلح آخر للفهرسة.

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)

####### الفهرسة (Indexing)

######## تعريف: اختيار محدد للصفوف والأعمدة من إطار البيانات.

######## أنواع الاختيار:

######### جميع الصفوف وبعض الأعمدة.

######### بعض الصفوف وجميع الأعمدة.

######### بعض من كل صف وعمود.

######## وظائف الفهرسة في كائن المتسلسلة (Series):

######### head(): ترجع العناصر الأولى من الكائن.

######### tail(): ترجع العناصر الأخيرة من الكائن.

######### value_counts(): ترجع القيم الفريدة للكائن وعدد مرات تكرارها.

######### idxmax(): ترجع قيمة فهرس العنصر الأقصى.

######### idxmin(): ترجع قيمة فهرس العنصر الأدنى.

```

نقاط مهمة

• الفهرسة هي عملية اختيار مجموعة جزئية من البيانات (صفوف وأعمدة).
• يمكن تطبيق وظائف الفهرسة (`head`, `tail`, `value_counts`, `idxmax`, `idxmin`) على كائن المتسلسلة (Series) في Pandas.
• مثال على كائن متسلسلة يحتوي على أرقام من -3 إلى 8، مع تكرار الرقم 5 ثلاث مرات.

الفهرس (Index) هو قائمة بالأعداد الصحيحة أو التسميات التي تستخدمها لتحديد الصفوف أو الأعمدة بشكل فريد. في بانداس، تتضمن الفهرسة بشكل أساسي اختيارا محددًا للصفوف والأعمدة من البيانات من إطار البيانات، حيث يمكن اختيار جميع الصفوف وبعض الأعمدة، أو اختيار بعض الصفوف وجميع الأعمدة، أو بعض من كل صف وعمود . اختيار مجموعة بيانات جزئية (Subset Selection) هو مصطلح آخر للفهرسة. لتشاهد بعض الأمثلة على الوظائف التي يمكنك استخدامها للفهرسة. --- SECTION: الجدول 3.8 وظائف الفهرسة --- الجدول 3.8 وظائف الفهرسة --- SECTION: استخدام الفهرسة في كائن المتسلسلة Using Indexing in a Series Object --- استخدام الفهرسة في كائن المتسلسلة Using Indexing in a Series Object طبق وظائف الفهرسة هذه على كائن المتسلسلة الذي قمت بإنشائه. اطبع كائن المتسلسلة أولا، لتذكر محتوياته. print(s) 0 -3 1 -2 2 -1 3 0 4 1 5 2 6 3 7 4 8 5 9 5 10 5 11 6 12 7 13 8 Name: Numbers, dtype: int64 كائن المتسلسلة. --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: وظائف الفهرسة Description: A table describing indexing functions and their meanings. Table Structure: Headers: الوظيفة | المعنى Rows: Row 1: head() | ترجع العناصر الأولى من الكائن. Row 2: tail() | ترجع العناصر الأخيرة من الكائن. Row 3: value_counts() | رجع القيم الفريدة للكائن وعدد مرات تكرارها. Row 4: idxmax() | ترجع قيمة فهرس العنصر الأقصى. Row 5: idxmin() | ترجع قيمة فهرس العنصر الأدنى. Context: Describes functions used for indexing in pandas. **DIAGRAM**: Untitled Description: A diagram showing the output of print(s) for a series object. Context: Illustrates the output of a series object.