المقدمة
معالجة البيانات عملية أساسية في العديد من المجالات، مثل علوم البيانات والتحليل المالي. توفر لغة بايثون مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات لمعالجة البيانات بسهولة وفعالية.
المكتبات الأساسية
- بانداس (Pandas): مكتبة لإنشاء هياكل بيانات من نوع "الإطار البيانات" (DataFrame) لتمثيل جداول البيانات.
- نومبي (NumPy): مكتبة لمعالجة المصفوفات متعددة الأبعاد.
- سي إس في (CSV): مكتبة لقراءة وكتابة ملفات القيم المفصولة بفواصل.
- جيسون (JSON): مكتبة لقراءة وكتابة البيانات بتنسيق JSON (نموذج تبادل البيانات).
خطوات معالجة البيانات
- استيراد البيانات: يمكنك استيراد البيانات من ملفات نصية أو قواعد بيانات أو مصادر أخرى باستخدام مكتبات مثل CSV و JSON.
- تنظيف البيانات: إزالة البيانات الخاطئة أو المفقودة أو غير المتسقة.
- التحويل والإصلاح: تحويل البيانات إلى التنسيق المطلوب أو ملء القيم المفقودة.
- دمج البيانات: دمج بيانات من مصادر مختلفة.
- التحليل: استخدام الأدوات الإحصائية ومكتبات التصور لتلخيص البيانات وإيجاد أنماط و اتجاهات.
مثال بايثون
هذا المثال يوضح كيفية استخدام مكتبة بانداس لإنشاء إطار بيانات من ملف CSV وتحليل البيانات:
import pandas as pd
# قراءة البيانات من ملف CSV
df = pd.read_csv("بيانات.csv")
# عرض إطار البيانات
print(df)
# حساب المتوسطات
print("المتوسطات:", df.mean())
# إنشاء رسم تخطيطي
df.plot.scatter(x="x", y="y")
plt.show()
خاتمة
توفر لغة بايثون أدوات قوية لمعالجة البيانات يمكن استخدامها لحل مجموعة واسعة من المهام. باستخدام المكتبات الأساسية مثل بانداس ونومبي و CSV و JSON، يمكنك بسهولة استيراد البيانات وتنظيفها وتحويلها وتحليلها.