التعامل مع البيانات المفقودة
تقنيات التعامل مع القيم المفقودة
التعامل مع البيانات المفقودة درس مجاني في Python For Kids على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 5. 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 Python For Kids، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Python For Kids 5 دروس في المجموع.
التعامل مع البيانات المفقودة
تُعدّ البيانات المفقودة شائعة في مجموعات البيانات، وقد تؤثر في التحليل وأداء النماذج. في هذا الدرس، سنستكشف تقنيات تحديد القيم المفقودة والتعامل معها بفعالية.
تحديد البيانات المفقودة
يمكنك تحديد البيانات المفقودة في Python باستخدام Pandas. وتكتشف الطريقة isnull() القيم المفقودة في مجموعة البيانات.
مثال:
import pandas as pd
data = {'Age': [25, None, 30], 'Name': ['Alice', 'Bob', None]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())عدّ القيم المفقودة
يمكن دمج الطريقة isnull() مع sum() لعدّ القيم المفقودة في كل عمود.
مثال:
print(df.isnull().sum())حذف البيانات المفقودة
يمكنكم إزالة الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على بيانات مفقودة باستخدام الدالة dropna().
مثال:
df_cleaned = df.dropna()ملء البيانات المفقودة
استخدم الطريقة fillna() لاستبدال القيم المفقودة بقيم محددة، مثل المتوسط أو الوسيط.
مثال:
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())الملء الأمامي والخلفي
يمكنكم ملء القيم المفقودة باستخدام القيم التي تسبقها أو تليها، وذلك عبر method='ffill' أو method='bfill'.
مثال:
df['Age'] = df['Age'].fillna(method='ffill')اختيار التقنية المناسبة
ضعوا مجموعة البيانات وأهداف التحليل في الاعتبار عند التعامل مع البيانات المفقودة:
- استخدموا
dropna()للصفوف التي تحتوي على عدد كبير من القيم المفقودة. - استخدموا
fillna()مع المتوسط أو الوسيط للبيانات الرقمية. - استخدموا الملء الأمامي أو الخلفي لبيانات السلاسل الزمنية.
مراجعة
تعلّمتم في هذا الدرس كيفية:
- تحديد القيم المفقودة باستخدام
isnull(). - حساب القيم المفقودة باستخدام
sum(). - التعامل مع البيانات المفقودة بحذف القيم أو ملئها.
- اختيار التقنية المناسبة بناءً على مجموعة البيانات.
تهانينا!
لقد أكملت درس التعامل مع البيانات المفقودة. تابع إلى الدرس التالي لتتعلم تقنيات تطبيع البيانات.
الأسئلة الشائعة
هل درس «التعامل مع البيانات المفقودة» مجاني؟
نعم — نص درس «التعامل مع البيانات المفقودة» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Python For Kids، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Python For Kids 5 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «التعامل مع البيانات المفقودة»؟
تقنيات التعامل مع القيم المفقودة تتمرن على Python For Kids مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Python For Kids؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Python For Kids على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 5.
كم من الوقت يستغرق درس «التعامل مع البيانات المفقودة»؟
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 Python For Kids هذا؟
نعم. كل درس في Python For Kids 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
- أنواع البيانات
- التعامل مع البيانات المفقودة
- تطبيع البيانات
- دمج البيانات في Python
- استخراج السمات من البيانات