متاحة مجانًا للقراءة · ثلاثة مستويات

pandas: التحليل المسمى وعقود البيانات والنتائج القابلة للتكرار

ثمانية عشر درساً مفصلاً تربط الاختيار المسمى والأنواع والمفقود بالتجميع والدمج والتحليل الزمني وCopy-on-Write والقبول التحليلي.

عدد الدروس: 18العربية والإنجليزيةتاريخ مراجعة المحتوى
ابدأ التعلّم

في هذه الدورة

تعلم من ملاحظات مخزون اصطناعية ومراجع أصناف وتواريخ أحداث. تطور ستة دروس في كل مستوى قرارات دقيقة للمجتمع والهوية والمقياس والتحويل بأمثلة مشروحة وتدريبات محلولة.

يفصل المقرر صيغة Python الصالحة عن نماذج العمل المختبرة مستقلة وعن تشغيل pandas الفعلي. ويوضح وحدة الصف والمحاذاة ومقامات المفقود والتغطية الزمنية، كي لا يخلط جدول مقنع بنتيجة تحليلية متحقق منها.

ما الذي ستتعلمه؟

  • تعريف وحدة الصف والهوية والنوع والمفقود قبل التحليل.
  • مراجعة الاختيار والتجميع والدمج والتشكيل والزمن بقواعد صريحة.
  • تصميم الملكية وحساب الأجزاء المحدود وأدلة القبول القابلة للتكرار وفق دلالات pandas 3.1 المختارة.

مسارك التعليمي

ثلاثة مستويات

الأساسي: التسميات والأنواع والمدخل المقبول

تعريف وحدة التحليل واختيار الصفوف عمداً وحفظ معنى المصدر.

  1. Series وDataFrame والمحاور المسماة
  2. الاختيار وloc وiloc والمحاذاة
  3. أنواع البيانات والقيم القابلة للفقد والمفقود
  4. عقود استيراد CSV والتحقق
  5. الأعمدة المتجهة والإسناد الآمن
  6. الترتيب والتصفية والمخرجات الحتمية
استكشف هذا المستوى

المتوسط: التجميع والدمج والجودة الزمنية

ضبط وحدة الناتج وتغطية المطابقة وهوية التشكيل وتفسير التقويم.

  1. تجميع GroupBy والتحويل
  2. مفاتيح الدمج والتعددية والمؤشرات
  3. الضم وإعادة التشكيل وpivot وmelt
  4. التواريخ والمناطق الزمنية وإعادة التجميع الزمني
  5. النصوص والفئات وعقود النص
  6. التكرارات وقواعد الجودة والمصالحة
استكشف هذا المستوى

المتقدم: الملكية والنوافذ والقبول التحليلي

مراجعة التعديل والبنية الهرمية والحساب المحدود وتوافق التشغيل.

  1. Copy-on-Write وحدود التعديل
  2. النوافذ وrolling وexpanding والترتيب
  3. MultiIndex والمحاذاة والمقاطع
  4. الذاكرة والإدخال والمعالجة المجزأة المحدودة
  5. الخطوط القابلة للتكرار واختبارات القبول
  6. ترحيل الإصدارات والصحة التحليلية
استكشف هذا المستوى

لمن هذه الدورة؟

  • مطورو Python والمحللون الذين يحولون بيانات جدولية منظمة.
  • مهندسو مراجعة الصحة التحليلية وأخطاء جودة البيانات وقابلية التكرار.

قبل أن تبدأ

  • أساسيات قوائم Python وقواميسها ودوالها والحساب البسيط.
  • لا يلزم مصدر حقيقي أو قاعدة أو خلفية اختيارية أو تثبيت pandas لفحص الأمثلة وتنفيذ نماذجها القياسية المنفصلة.

حلول تقنية مرتبطة

دمج يضاعف الصفوف أو يفقد مطابقات متوقعةتشخيص تعددية المفتاح وتمثيله وتغطية مفاتيح null قبل تغيير الناتج أو حذف مكرراته.إسناد لا يحدث الإطار المقصودتتبع هوية الكائن والاختيار وCopy-on-Write قبل إضافة copy أو إسكات التشخيص.تغير التواريخ والمفقود نتائج المجموعاتمصالحة التحليل وتفسير المنطقة وحدود الفترات والمقامات قبل قبول تقرير يومي متغير.