تصفية الصفوف بالشروط
الأقنعة المنطقية على DataFrame
تصفية الصفوف بالشروط درس مجاني في Data Science Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 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.
من الأعمدة إلى الصفوف
يقلّل اختيار الأعمدة العرض، بينما يقلّل ترشيح الصفوف الطول. والآن يمكنكم الاحتفاظ بالسجلات التي تطابق شرطًا يهمّكم فقط. 🔍
الشرط ينشئ قناعًا
اكتبوا مقارنة على عمود، وسيُرجع pandas قناعًا منطقيًا: قيمة True أو False واحدة لكل صف، لتحديد السجلات التي تستوفي الشرط.
mask = df["age"] > 30
print(mask.head())تطبيق القناع
ضعوا القناع داخل الأقواس، وسيحتفظ pandas بصفوف True فقط. وتكون النتيجة DataFrame أصغر بالأعمدة نفسها.
adults = df[df["age"] > 30]الترشيح باستخدام المساواة
استخدموا علامتي يساوي لمطابقة قيمة مطابقة تامة. تذكّروا أن علامة يساوي واحدة تحاول الإسناد، لا المقارنة.
df[df["city"] == "Paris"]عدم المساواة والمقارنات
يمكنكم الترشيح باستخدام مجموعة المقارنات كاملة: فعدم المساواة، وأكبر من أو يساوي، وأصغر من أو يساوي، كلها تعمل على عمود.
df[df["score"] >= 80]
df[df["city"] != "Paris"]الترشيح على النص
تدعم أعمدة السلاسل النصية أداة الوصول str. استخدموا str.contains للاحتفاظ بالصفوف التي يحتوي نصها على نمط معيّن.
df[df["email"].str.contains("@gmail")]الترشيح باستخدام between
للنطاقات الرقمية، تكون between أوضح من مقارنتين منفصلتين، وتشمل الطرفين افتراضيًا.
df[df["age"].between(18, 65)]الاحتفاظ بالأعمدة المختارة أيضًا
اجمعوا بين ترشيح الصفوف وloc لجلب الصفوف المطابقة والأعمدة المختارة في سطر واحد واضح.
df.loc[df["age"] > 30, ["name", "age"]]يمكن إعادة استخدام القناع
القناع ليس سوى كائن Series، لذا يمكنكم تخزينه وإعادة استخدامه في اختيارات مختلفة دون إعادة كتابة الشرط.
senior = df["age"] > 60
df[senior]
df.loc[senior, "name"]عدّ المطابقات
بما أن True تُحسب كواحد، فإن استدعاء sum على قناع يخبركم بعدد الصفوف التي تستوفي الشرط قبل إجراء الترشيح حتى.
(df["age"] > 30).sum()الترشيح لا يغيّر df
يعيد الترشيح DataFrame جديدًا ويترك DataFrame الأصلي دون تغيير. أسندوا النتيجة إلى متغير للاحتفاظ بها.
young = df[df["age"] < 30]
# df itself is unchangedتحقّق سريع
تذكّروا كيف تتصرف المقارنة على عمود.
مراجعة: ترشيح الصفوف
ينشئ الشرط قناعًا منطقيًا، وتطبّقه الأقواس، بينما يضيف loc اختيار الأعمدة. أصبح بإمكانكم الآن الاحتفاظ بالسجلات المهمة بالضبط. ✅
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 «تصفية الصفوف بالشروط» مجاني؟
نعم — نص درس «تصفية الصفوف بالشروط» 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 «تصفية الصفوف بالشروط»؟
الأقنعة المنطقية على DataFrame 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 2 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «تصفية الصفوف بالشروط»؟
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
- اختيار الأعمدة بالاسم
- تصفية الصفوف بالشروط
- دمج عوامل التصفية باستخدام AND وOR
- التصفية النظيفة باستخدام query وisin