Data Science Academy · درس

اختيار الأعمدة بالاسم

الأعمدة المفردة وقوائم الأعمدة

اختيار الأعمدة بالاسم 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.

الأعمدة نقطة البداية

تضم مجموعات البيانات الفعلية عشرات الأعمدة، لكنك نادرًا ما تحتاج إليها كلها. يُعد اختيار الأعمدة المناسبة بالاسم أول خطوة في معظم التحليلات. 🎯

جلب عمود واحد

لجلب عمود واحد، ضع اسمه بين قوسين مربعين بعد DataFrame. وستحصل على Series أحادية البعد.

ages = df["age"]
print(ages.head())

العمود الواحد هو Series

يعيد الاسم الموضوع بين قوسين مربعين Series: عمودًا واحدًا ذا تسميات، وليس جدولًا. ويحافظ على الفهرس نفسه لإطار DataFrame الذي أُخذ منه.

type(df["age"])
# pandas.core.series.Series

الوصول بالنقطة كاختصار

يمكنك أيضًا الوصول إلى عمود باستخدام الوصول بالنقطة، مثل df.age. هذه الطريقة أقصر، لكنها لا تعمل إلا عندما لا يتضمن الاسم مسافات أو رموزًا.

df.age   # same as df["age"]

متى يفشل الوصول بالنقطة؟

يفشل الوصول بالنقطة مع الأسماء التي تتضمن مسافات، مثل df.user name، أو الأسماء المتعارضة مع الدوال. وعند الشك، استخدم الوصول عبر الأقواس المربعة لمزيد من الأمان.

df["user name"]   # brackets handle spaces

اختيار عدة أعمدة

مرّر list من الأسماء داخل الأقواس المربعة لجلب عدة أعمدة دفعة واحدة. لاحظ القوسين المربعين المتتاليين في الصياغة.

subset = df[["name", "age", "city"]]

قائمة الأعمدة هي DataFrame

يعيد اختيار قائمة من الأسماء إطار DataFrame، حتى لو احتوت القائمة على اسم واحد فقط. وهذا هو الفرق الأساسي عن الوصول باستخدام قوس مربع واحد.

df[["age"]]    # DataFrame, not Series

الترتيب متروك لك

تظهر الأعمدة بالترتيب نفسه الذي تسردها به، وليس بترتيبها الأصلي. وهذه طريقة سريعة لإعادة ترتيب جدول لإدراجه في تقرير.

df[["city", "name"]]   # city first now

اختيار عدة أعمدة باستخدام loc

يختار مُحدِّد الوصول loc حسب التسمية، ويتيح لك اختيار الصفوف والأعمدة معًا. وتعني النقطتان الرأسيّتان جميع الصفوف.

df.loc[:, ["name", "age"]]

سرد جميع أسماء الأعمدة

هل نسيتم التهجئة الدقيقة؟ تسرد سمة columns جميع الأسماء، لذا يمكنكم نسخها دون أخطاء إملائية.

print(df.columns.tolist())

التعرّف على خطأ KeyError

عند طلب اسم غير موجود، يرفع pandas خطأ KeyError. الأسماء حساسة لحالة الأحرف، لذا فإن Age وage مختلفان.

df["Age"]   # KeyError if column is "age"

تحقّق سريع

فكّروا في القيمة التي تُرجعها كل صيغة من صيغ الأقواس.

مراجعة: اختيار الأعمدة

تعطي الأقواس المفردة كائن Series، بينما تعطي قائمة من الأسماء كائن DataFrame بالترتيب الذي تختارونه، ويحدّد loc الأعمدة باستخدام تسمياتها. أصبح بإمكانكم الآن جلب الأعمدة التي تحتاجون إليها بالضبط. ✅

الأسئلة الشائعة

هل درس «اختيار الأعمدة بالاسم» مجاني؟

نعم — نص درس «اختيار الأعمدة بالاسم» 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 «اختيار الأعمدة بالاسم»؟

الأعمدة المفردة وقوائم الأعمدة 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 «اختيار الأعمدة بالاسم»؟

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

← العودة إلى Data Science Academy