صفحة 122 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 المجموعات والتجميع (Grouping and Aggregating)

المفاهيم الأساسية

التجميع (Grouping): عملية وضع عناصر مجموعة البيانات في مجموعات بناءً على بعض المعايير وتطبيق الوظائف على هذه المجموعات.

دالة التجميع (Aggregate Function): دالة تقوم بحسابات رياضية على قيم صفوف متعددة مجمعة معًا، وترجع قيمة موجزة واحدة.

خريطة المفاهيم

```markmap

استكشاف البيانات

تصفية البيانات (اختيار مجموعة جزئية)

تعريف: اختيار جزء أصغر من البيانات للعرض أو التحليل

طرق التصفية

#### الفهرسة المنطقية (Boolean Indexing)

##### الأسهل

##### تستخدم القيم الفعلية والمعاملات المنطقية

##### أمثلة على كائن المتسلسلة (Series)

###### s[s > 0]

###### s[(s<-1) | (s > 6)]

###### s[~(s<0)]

#### طرق loc و iloc

##### الأكثر قوة

##### طريقة loc

###### تختار الصفوف والأعمدة باستخدام مُسميات محددة (أسماء الأعمدة)

##### طريقة iloc

###### تختار الصفوف والأعمدة باستخدام مواضع صحيحة (أرقام الصفوف والأعمدة)

###### مثال: data.iloc[0] (تحديد جميع عناصر الصف الأول)

###### طباعة عنصر محدد

####### مثال: `data.iloc[0,3]` (طباعة العنصر في الصف الأول، العمود الرابع)

###### طباعة نطاق من العناصر

####### مثال: `data.iloc[1:3, 0:3]` (طباعة الصفوف من 2 إلى 3، والأعمدة من 1 إلى 3)

####### ملاحظة: النهاية غير مشمولة في النطاق

###### التكرار عبر الصفوف باستخدام حلقة for

####### مثال: `for i in range(10): print(studentsReg.iloc[i][1])`

######## يطبع أول 10 صفوف من العمود الثاني

طباعة أسماء الأعمدة

الوصول إلى السمة `columns`

استخدام حلقة `for` للطباعة

الحصول على إحصائيات أساسية

استخدام `data.describe()`

الإحصائيات المعروضة

#### count (العدد)

#### mean (المتوسط)

#### std (الانحراف المعياري)

#### min (القيمة الدنيا)

#### 25%، 50%، 75% (الربيعيات)

#### max (القيمة القصوى)

إنشاء إطار بيانات جديد

اختيار أعمدة محددة من إطار بيانات موجود

مثال: studentsReg = data.loc[:, ['المنطقة الإدارية', 'مجموع الطلبة']]

المجموعات والتجميع (Grouping and Aggregating)

التجميع (Grouping)

#### تعريف: وضع عناصر البيانات في مجموعات بناءً على معايير وتطبيق دوال عليها

#### التنفيذ: باستخدام وظيفة `df.groupby()` في بايثن

دالة التجميع (Aggregate Function)

#### تعريف: دالة رياضية تُطبق على صفوف مجمعة وتُرجع قيمة موجزة

#### أمثلة شائعة

##### sum: مجموع قائمة الأرقام

##### max: العدد الأقصى لقائمة الأرقام

##### min: العدد الأدنى لقائمة الأرقام

##### mean: متوسط قائمة الأرقام

وظيفة Groupby

#### الغرض: تقسيم البيانات إلى مجموعات لإجراء حسابات وتحليل أفضل

#### مثال تطبيقي

##### تجميع الطلبة حسب المنطقة الإدارية وحساب المجموع

###### الكود: `df.groupby('المنطقة الإدارية').sum()`

```

نقاط مهمة

• يتم تنفيذ عملية التجميع في مكتبة بايثن باستخدام وظيفة `df.groupby()`.
• مثال: لتجميع بيانات عن لاعبي كرة السلة حسب الفريق وحساب عددهم، يتم التجميع حسب عمود "الفريق" وتطبيق دالة `sum`.
• دوال التجميع (مثل `sum`, `count`, `min`, `max`, `mean`) تُطبق على البيانات بعد تجميعها.
• مثال تطبيقي: تجميع الطلبة في كل منطقة إدارية وحساب مجموع الطلبة في كل منطقة باستخدام `df.groupby('المنطقة الإدارية').sum()`.

المجموعات والتجميع

Grouping and Aggregating

تسمى عملية وضع عناصر مجموعة البيانات في مجموعات بناءً على بعض المعايير وتطبيق الوظائف على هذه المجموعات بالتجميع. في مكتبة بايثن، يتم تنفيذ هذا الإجراء باستخدام وظيفة (df.groupby()).

فسي سبل المثال، تخيل أن لديك كرة السلة في كل العصور. إذا كنت ترغب في معرفة عدد اللاعبين في مجموعة البيانات هذه لفريق معين، فيمكنك تجميع هذه البيانات حسب عمود "الفريق" وتطبيق دالة المجموع ((sum)) على البيانات المجمعة.

دالة التجميع (Aggregate Function)

دالة تقوم بحسابات رياضية مع قيم صفوف متعددة والتي يتم تجميعها معًا، ونتيجة لذلك ترجع قيمة موجزة واحدة. دوال التجميع الأكثر شيوعًا هي: sum، count، min، max، mean.

الجدول 3.10: الدوال التجميعية

وظيفة Groupby

Groupby Method

باستخدام وظيفة ( )groupby يمكنك تقسيم بياناتك إلى مجموعات مختلفة، ويمكن أن يساعدك هذا في إجراء حسابات لتحليل البيانات بشكل أفضل.

لتشاهد بعض الأمثلة لوظيفة ( )groupby في إطار البيانات الجديد الذي أنشأته.

في هذا المثال، ستقوم بتجميع الطلبة في كل منطقة وتحسب مجموع الطلبة في كل منطقة.

# Create a dataframe with two rows, one being Regions and the other one the total number of students df.groupby('المنطقة الإدارية').sum()

دالة sum هي إحدى دوال التجميع التي تدعمها مكتبة بايثن.

الشكل 3.27: استخدام df.groupby لتجميع إطار البيانات بعمود واحد

وزارة التعليم

Ministry of Education

2025 - 1447

المجموعات والتجميع Grouping and Aggregating تسمى عملية وضع عناصر مجموعة البيانات في مجموعات بناءً على بعض المعايير وتطبيق الوظائف على هذه المجموعات بالتجميع. في مكتبة بايثن، يتم تنفيذ هذا الإجراء باستخدام وظيفة (df.groupby()). فسي سبل المثال، تخيل أن لديك كرة السلة في كل العصور. إذا كنت ترغب في معرفة عدد اللاعبين في مجموعة البيانات هذه لفريق معين، فيمكنك تجميع هذه البيانات حسب عمود "الفريق" وتطبيق دالة المجموع ((sum)) على البيانات المجمعة. دالة التجميع (Aggregate Function) دالة تقوم بحسابات رياضية مع قيم صفوف متعددة والتي يتم تجميعها معًا، ونتيجة لذلك ترجع قيمة موجزة واحدة. دوال التجميع الأكثر شيوعًا هي: sum، count، min، max، mean. الجدول 3.10: الدوال التجميعية وظيفة Groupby Groupby Method باستخدام وظيفة ( )groupby يمكنك تقسيم بياناتك إلى مجموعات مختلفة، ويمكن أن يساعدك هذا في إجراء حسابات لتحليل البيانات بشكل أفضل. لتشاهد بعض الأمثلة لوظيفة ( )groupby في إطار البيانات الجديد الذي أنشأته. في هذا المثال، ستقوم بتجميع الطلبة في كل منطقة وتحسب مجموع الطلبة في كل منطقة. # Create a dataframe with two rows, one being Regions and the other one the total number of students df.groupby('المنطقة الإدارية').sum() دالة sum هي إحدى دوال التجميع التي تدعمها مكتبة بايثن. الشكل 3.27: استخدام df.groupby لتجميع إطار البيانات بعمود واحد وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: Untitled Description: No description Table Structure: Headers: الدالة | المعنى Rows: Row 1: sum | ترجع مجموع قائمة الأرقام. Row 2: max | ترجع العدد الأقصى لقائمة الأرقام. Row 3: min | ترجع العدد الأدنى لقائمة الأرقام. Row 4: mean | ترجع متوسط قائمة الأرقام. Context: Lists common aggregate functions and their meanings in Arabic. **TABLE**: Untitled Description: No description Table Structure: Headers: المنطقة الإدارية | مجموع الطلبة Rows: Row 1: البيانات | 84464 Row 2: الحدود الشمالية | 151527 Row 3: الحدود الشمالية | 88482 Row 4: الرياض | 1473236 Row 5: الشرقية | 909884 Row 6: القصيم | 292996 Row 7: المدينة المنورة | 443254 Row 8: تبوك | 205673 Row 9: جازان | 354608 Row 10: حائل | 162609 Row 11: عسير | 480060 Row 12: مكة المكرمة | 1421176 Row 13: نجران | 145397 Context: Shows the result of grouping by 'المنطقة الإدارية' and summing the number of students. **TEXT_BOX**: Untitled Description: A text box explaining that the sum function is one of the aggregate functions supported by the Python library. Context: Provides context for the 'sum' function used in the example.