مجموعة المنطقة الأولى - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 استخدام وظيفة (df.groupby) لتجميع إطار البيانات في أعمدة متعددة

المفاهيم الأساسية

تجميع البيانات (Grouping): وضع عناصر البيانات في مجموعات بناءً على معايير وتطبيق دوال عليها (مثل `sum`).

خريطة المفاهيم

```markmap

استكشاف البيانات

المجموعات والتجميع (Grouping and Aggregating)

وظيفة Groupby

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

#### التجميع حسب عمود واحد

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

#### التجميع حسب عمودين

##### الكود: `data.groupby(['المنطقة الإدارية', 'المرحلة'], as_index=False)['مجموع الطلبة'].sum()`

###### معلمة `as_index=False`

####### الغرض: جعل الفهرس هو رقم الصف بدلاً من أسماء الأعمدة

#### التجميع وتحديد أعمدة للجمع

##### الكود: `studentsTeachers.groupby('المنطقة الإدارية')[['مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين']].sum()`

```

نقاط مهمة

• يمكن استخدام `groupby()` لتجميع البيانات حسب عمود واحد أو أكثر.
• عند استخدام `as_index=False`، تكون نتيجة التجميع بإطار بيانات جديد يكون فهرسه أرقاماً متسلسلة.
• يمكن تحديد الأعمدة المراد جمعها (`sum`) بعد عملية التجميع مباشرة.
• مثال: تجميع الطلبة حسب المنطقة الإدارية والمرحلة الدراسية وحساب المجموع لكل مجموعة.

في هذا المثال، سنقوم بتجميع الطلبة وفقاً لمناطقهم، ومنطقتهم، ومرحلتهم الدراسية، ونحسب مجموع الطلبة في كل منطقة.

# Group by two columns, first group the table by Region and # then by level and for each group calculate the total NumOfStud data.groupby(['المنطقة الإدارية', 'المرحلة'], as_index=False)['مجموع الطلبة'].sum()

تم ضبط as_index=false ليكون الفهرس هو رقم الصف بدلاً من أسماء الأعمدة.

65 rows × 3 columns

وفي هذا المثال، سنقوم بإنشاء إطار بيانات جديد للمنطقة وعدد المعلمين، ثم نجمع حسب المنطقة ونحسب مجموع الطلبة ومجموع المعلمين في كل منطقة.

# Create a table with one column for Regions, one column for total #students and one for total #teachers studentsTeachers = data.loc[:, ['المنطقة الإدارية', 'مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين']] studentsTeachers = studentsTeachers.groupby('المنطقة الإدارية')[['مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين']].sum()

الشكل 3.28: استخدام وظيفة (df.groupby) لتجميع إطار البيانات في أعمدة متعددة

الشكل 3.29: استخدام وظيفة (df.groupby) وتحديد العمود المصنف كمؤشر للبيانات الجديدة

--- SECTION: مجموعة المنطقة الأولى --- في هذا المثال، سنقوم بتجميع الطلبة وفقاً لمناطقهم، ومنطقتهم، ومرحلتهم الدراسية، ونحسب مجموع الطلبة في كل منطقة. # Group by two columns, first group the table by Region and # then by level and for each group calculate the total NumOfStud data.groupby(['المنطقة الإدارية', 'المرحلة'], as_index=False)['مجموع الطلبة'].sum() تم ضبط as_index=false ليكون الفهرس هو رقم الصف بدلاً من أسماء الأعمدة. 65 rows × 3 columns --- SECTION: مجموعة المنطقة الأخيرة --- وفي هذا المثال، سنقوم بإنشاء إطار بيانات جديد للمنطقة وعدد المعلمين، ثم نجمع حسب المنطقة ونحسب مجموع الطلبة ومجموع المعلمين في كل منطقة. # Create a table with one column for Regions, one column for total #students and one for total #teachers studentsTeachers = data.loc[:, ['المنطقة الإدارية', 'مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين']] studentsTeachers = studentsTeachers.groupby('المنطقة الإدارية')[['مجموع الطلبة', 'مجموع المعلمين']].sum() الشكل 3.28: استخدام وظيفة (df.groupby) لتجميع إطار البيانات في أعمدة متعددة الشكل 3.29: استخدام وظيفة (df.groupby) وتحديد العمود المصنف كمؤشر للبيانات الجديدة --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: Untitled Description: No description Table Structure: Headers: المنطقة الإدارية | مجموع الطلبة | مجموع المعلمين Rows: Row 1: الباحة | 11092 | 84464 Row 2: الجوف | 12503 | 151527 Row 3: الحدود الشمالية | 7156 | 88482 Row 4: الرياض | 114635 | 1473236 Row 5: الشرقية | 62982 | 909884 Row 6: القصيم | 29971 | 292996 Row 7: المدينة المنورة | 37617 | 443254 Row 8: تبوك | 16048 | 205573 Row 9: جازان | 26487 | 354608 Row 10: حائل | 17289 | 162909 Row 11: عسير | 46965 | 480060 Row 12: مكة المكرمة | 108309 | 1421176 Row 13: نجران | 10039 | 145397 Context: This table shows the total number of students and teachers grouped by administrative region.