Data Science Academy · درس

استخدام pivot_table للجداول التقاطعية

تلخيص البيانات عبر بُعدين

الدرس 2 من 413 خطوة

استخدام pivot_table للجداول التقاطعية 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 الصفوف الطويلة إلى شبكة

عندما تريدون ملخصًا حسب الفئات، تحول pivot_table الصفوف الطويلة والمنظمة إلى شبكة ثنائية الأبعاد واضحة. 🔄

المعاملات الثلاثة الأساسية

يحتاج كل جدول محوري إلى ثلاثة أدوار: أي عمود يصبح index، وأي عمود يتحول إلى أعمدة، وأي قيم تملأ الخلايا.

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               values='sales')

التجميع يحدث تلقائيًا

إذا وصلت عدة صفوف إلى الخلية نفسها، يحسب pivot_table متوسطها. فالقيمة الافتراضية لـ aggfunc هي mean، وليست نسخًا مباشرًا للقيم.

اختاروا دالة التجميع

غيّروا طريقة الحساب باستخدام aggfunc. استخدموا sum للإجماليات، وcount للعد، أو max للعثور على أعلى قيمة في كل خلية.

df.pivot_table(index='region',
               values='sales',
               aggfunc='sum')

عدة عمليات تجميع دفعة واحدة

مرروا قائمة إلى aggfunc للحصول على عدة ملخصات معًا. ويمكن لاستدعاء واحد إرجاع كل من mean والعدد جنبًا إلى جنب.

df.pivot_table(values='sales',
               aggfunc=['mean', 'count'])

ملء الخلايا الفارغة

تظهر التركيبات المفقودة على شكل NaN. عيّنوا fill_value لاستبدال تلك الفجوات بالصفر أو بأي قيمة افتراضية مناسبة.

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               fill_value=0)

إضافة إجماليات الصفوف والأعمدة

عيّنوا margins إلى True، وسيضيف pivot_table صفًا وعمودًا باسم All يحتويان على الإجماليات الكلية عند الحواف.

df.pivot_table(index='region',
               margins=True)

التجميع باستخدام عدة مفاتيح

مرروا قائمة إلى index أو columns لتضمين الفئات داخل بعضها. وستحصل النتيجة على MultiIndex يرتب المجموعات بطريقة منظمة.

df.pivot_table(index=['region', 'store'],
               values='sales')

pivot مقابل pivot_table

يتطلب pivot العادي أزواجًا فريدة من فهرس وعمود، ولا يستطيع إجراء التجميع. استخدموا pivot_table كلما كان من المحتمل ظهور قيم مكررة.

قراءة جدول متقاطع

في النتيجة، حددوا الخلية باستخدام تسمية صفها وتسمية عمودها لقراءة تركيبة الفئة المطلوبة فورًا.

العودة إلى جدول مسطح

تظل نتيجة pivot عبارة عن DataFrame. استدعوا reset_index لتحويل تسمياتها إلى أعمدة عادية تمهيدًا لتصديرها.

summary.reset_index()

تحقق سريع

لنتحقق من مدى إتقانكم لاستخدام pivot_table.

أجب عليها في الدرس التفاعلي

مراجعة: أصبح إنشاء الجداول المتقاطعة سهلًا

أنشأتم شبكات باستخدام index وcolumns وvalues وaggfunc. بعد ذلك ستعكسون العملية وتستخدمون melt لإعادة البيانات العريضة إلى تنسيق طويل. 🎯

البدء مجانًا

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

ابدأ التعلم مجانًا عرض الدورة الكاملة

الأسئلة الشائعة

هل درس «استخدام pivot_table للجداول التقاطعية» مجاني؟

نعم — نص درس «استخدام pivot_table للجداول التقاطعية» 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 «استخدام pivot_table للجداول التقاطعية»؟

تلخيص البيانات عبر بُعدين 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 «استخدام pivot_table للجداول التقاطعية»؟

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