مقدمة إلى معالجة البيانات باستخدام Pandas
في عالم البيانات اليوم، تعتبر معالجة البيانات (Data Wrangling) خطوة أساسية لتحويل البيانات الخام إلى معلومات قيمة قابلة للاستخدام. تتضمن هذه العملية تنظيف البيانات، وتحويلها، وتنسيقها، وإعادة هيكلتها لتناسب احتياجات التحليل. تعتبر مكتبة Pandas في Python أداة قوية ومرنة لتسهيل هذه العملية بشكل كبير.
تعتبر Pandas مكتبة مفتوحة المصدر توفر هياكل بيانات عالية الأداء وسهلة الاستخدام، بالإضافة إلى أدوات تحليل البيانات. تعتمد Pandas بشكل أساسي على هيكلي البيانات الرئيسيين: Series (سلسلة) و DataFrame (إطار بيانات). السلسلة هي عبارة عن مصفوفة ذات بعد واحد مع تسميات محاور (فهرس)، بينما إطار البيانات هو هيكل بيانات ثنائي الأبعاد يشبه الجدول، ويتكون من صفوف وأعمدة، حيث يمكن أن تكون كل عمود من نوع بيانات مختلف.
خطوات أساسية في معالجة البيانات باستخدام Pandas
معالجة البيانات باستخدام Pandas تتضمن عدة خطوات رئيسية. إليك نظرة عامة على بعض هذه الخطوات مع أمثلة توضيحية:
- قراءة البيانات: تبدأ العملية بقراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل ملفات CSV، و Excel، وقواعد البيانات. تستخدم وظيفة
read_csv()لقراءة ملفات CSV، ووظيفةread_excel()لقراءة ملفات Excel، وهكذا. - فحص البيانات: بعد قراءة البيانات، من المهم فحصها لفهم هيكلها وأنواع البيانات الموجودة. يمكن استخدام وظائف مثل
head()لعرض أول بضعة صفوف، وinfo()لعرض معلومات حول أنواع البيانات وعدد القيم غير الفارغة، وdescribe()للحصول على إحصائيات وصفية للبيانات الرقمية. - تنظيف البيانات: تتضمن هذه الخطوة التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values) والقيم المتكررة (Duplicate Values) والقيم الشاذة (Outliers). يمكن استخدام وظائف مثل
fillna()لملء القيم المفقودة، وdrop_duplicates()لإزالة القيم المتكررة، و استخدام تقنيات مثل IQR (المدى الربيعي) لتحديد القيم الشاذة وإزالتها أو استبدالها. - تحويل البيانات: قد تحتاج إلى تحويل أنواع البيانات (Data Types) لتناسب احتياجات التحليل. على سبيل المثال، تحويل عمود يمثل التاريخ إلى نوع بيانات
datetime. يمكن استخدام وظيفةastype()لتحويل أنواع البيانات. - تنسيق البيانات: تتضمن هذه الخطوة إعادة تنسيق البيانات لتكون أكثر قابلية للقراءة والتحليل. على سبيل المثال، تغيير أسماء الأعمدة، أو تحويل النصوص إلى حالة موحدة (أحرف كبيرة أو صغيرة).
- إعادة هيكلة البيانات: قد تحتاج إلى تغيير هيكل البيانات لتسهيل التحليل. على سبيل المثال، تجميع البيانات (Grouping) حسب عمود معين، أو دمج (Merging) أو ضم (Joining) إطارات بيانات متعددة. تستخدم وظائف مثل
groupby()للتجميع، وmerge()وjoin()للدمج والضم.
أمثلة عملية
لنفترض أن لدينا بيانات مبيعات في ملف CSV. يمكننا استخدام Pandas لقراءة البيانات، وفحصها، وتنظيفها، وتحويلها، وتحليلها. على سبيل المثال، يمكننا حساب إجمالي المبيعات لكل منتج، أو تحديد المنتجات الأكثر مبيعًا، أو تحليل اتجاهات المبيعات مع مرور الوقت.
خلاصة
تعتبر معالجة البيانات باستخدام Pandas مهارة أساسية لأي شخص يعمل في مجال تحليل البيانات. توفر Pandas مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف