عمود باسم وفهرس
تعرّف إلى ما يميز Series عن القائمة.
عمود باسم وفهرس درس مجاني في Data Science Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 1 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Data Science Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.
التعرّف إلى Series
إن Series هو عمود أحادي البعد في pandas: سلسلة من القيم التي تشترك جميعها في اسم واحد ونوع واحد. فكّر فيه كعمود واحد في جدول بيانات. 📊
أكثر من قائمة
تحتفظ قائمة Python العادية بالقيم مرتبة فحسب. أما Series فيقرن كل قيمة بتسمية، بحيث يكون لكل عنصر موضع واسم يمكنك البحث عنه.
إنشاء واحد بسرعة
مرّر أي قائمة إلى pd.Series، وستغلفها pandas نيابةً عنك. ينشئ السطر أدناه أول Series لك من ثلاثة أعداد.
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30])
print(s)الفهرس المخفي
لاحظ الأعداد الموجودة على يسار الناتج. هذا هو index: تسمية لكل قيمة. إذا لم تقدّم فهرسًا، ترقّم pandas القيم تلقائيًا بدءًا من 0.
إضافة تسميات حقيقية
يمكنك تعيين تسميات ذات معنى باستخدام الوسيطة index. والآن أصبحت كل قيمة مسماة، ما يجعل عمليات البحث تبدو كأنها عبارات إنجليزية عادية. 🏷️
s = pd.Series([90, 75, 88], index=['Ada', 'Bo', 'Cy'])
print(s['Bo'])نوع واحد في الداخل
يحمل كل Series قيمة dtype واحدة، مثل int64 أو float64. وتتيح الأنواع المشتركة لـ pandas تنفيذ الحسابات بسرعة على العمود بأكمله دفعة واحدة.
print(s.dtype)تسمية Series بالكامل
يمكن أن يحمل Series أيضًا name خاصًا به، منفصلًا عن الفهرس. ويصبح هذا الاسم عنوان العمود عندما ينضم Series إلى DataFrame.
s.name = 'score'
print(s.name)فصل القيم عن الفهرس
يمكنك استخراج الجزأين كلٌّ على حدة. تمنحك السمة .values مصفوفة البيانات الخام؛ أما .index فتعطيك التسميات المرتبطة بها.
print(s.values)
print(s.index)الإنشاء من قاموس
مرّر قاموسًا إلى pd.Series، وستصبح المفاتيح index تلقائيًا. وهذه أسرع طريقة لإنشاء عمود ذي تسميات في خطوة واحدة.
ages = pd.Series({'Ada': 36, 'Bo': 41})
print(ages)الطول وإلقاء نظرة سريعة
تخبرك len(s) بعدد القيم الموجودة، بينما تعرض .head() القيم الأولى فقط. وكلاهما مفيد كفحص أولي لأي Series.
print(len(s))
print(s.head(2))لبنة بناء الأعمدة
كدّس عدة Series جنبًا إلى جنب لتحصل على DataFrame. لذا فإن إتقان Series يعني أنك تفهم نصف pandas بالفعل. 🧱
تحقق سريع
لنرسّخ ما يحمله Series.
مراجعة
تعلّمتَ أن Series عمود مسمى ذو نوع واحد، ولكل قيمة فيه تسمية فهرس. وهو اللبنة الأساسية التي تُبنى منها DataFrames. عمل رائع! 🎉
تعلم Python مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا
اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.
- الدورات
- 30
- الدروس
- 120
الأسئلة الشائعة
هل درس «عمود باسم وفهرس» مجاني؟
نعم — نص درس «عمود باسم وفهرس» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Data Science Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Data Science Academy 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «عمود باسم وفهرس»؟
تعرّف إلى ما يميز Series عن القائمة. تتمرن على Data Science Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Data Science Academy؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Data Science Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 1 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «عمود باسم وفهرس»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Data Science Academy هذا؟
نعم. كل درس في Data Science Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- عمود باسم وفهرس
- الوصول حسب التسميات مقابل الوصول حسب المواضع
- حسابات Series والمحاذاة
- عدّ القيم واكتشافها