ستجد حلا: تحويل عمود الباندا من الطوابع الزمنية إلى التاريخ

في عالم تحليل البيانات ، من الشائع مواجهة مجموعات بيانات تحتوي على طوابع زمنية. في بعض الأحيان ، قد نرغب في تبسيط التاريخ والنظر فيه فقط ، والذي يمكن أن يكون مفيدًا لأغراض مختلفة مثل تحليل الاتجاهات أو التنبؤ أو التصور. في هذه المقالة ، سنوضح لك كيفية ** تحويل عمود Pandas من الطوابع الزمنية حتى الآن ** باستخدام Python ، مما يسهل عليك التعامل مع بياناتك وفهمها. سنرشدك خلال الحل ، ونقدم شرحًا تفصيليًا للشفرة ، بالإضافة إلى الخوض في بعض المكتبات والوظائف ذات الصلة التي يمكن أن تفيد مهاراتك في معالجة البيانات.

تحويل الطوابع الزمنية إلى التاريخ في Pandas

للبدء ، يجب أن يكون لديك الباندا مثبتة في بيئة Python الخاصة بك. Pandas هي مكتبة قوية توفر أدوات معالجة البيانات وتحليلها. يعد DataFrame أحد أهم العناصر في Pandas ، والذي يسمح لك بإدارة وتحليل كميات كبيرة من البيانات بسهولة باستخدام مجموعة متنوعة من الوظائف.

يستلزم حل تحويل عمود Pandas من الطوابع الزمنية حتى الآن استخدام الموصل `dt` والسمة` date`. لنفترض أن لديك بالفعل DataFrame مع عمود من الطوابع الزمنية. سيبدو رمز إجراء التحويل كما يلي:

import pandas as pd

# Assuming your DataFrame is named df and the column with timestamps is 'timestamp_col'
df['date_col'] = df['timestamp_col'].dt.date

يُنشئ مقتطف الشفرة أعلاه عمودًا جديدًا باسم "date_col" في DataFrame ، ويخصص جزء التاريخ من "timestamp_col" إليه.

شرح المدونة خطوة بخطوة

الآن ، دعنا نفصل الكود ونفهم ما يفعله كل جزء منه.

1. أولاً ، نقوم باستيراد مكتبة Pandas باستخدام الاسم المستعار `pd` الشائع:

   import pandas as pd
   

2. بعد ذلك ، نفترض أن لديك بالفعل DataFrame "df" يحتوي على عمود به طوابع زمنية تسمى "timestamp_col". لإنشاء عمود جديد به جزء التاريخ فقط من هذه الطوابع الزمنية ، نستخدم الموصل `dt` متبوعًا بسمة` التاريخ`:

   df['date_col'] = df['timestamp_col'].dt.date
   

يوفر الموصل `dt` الوصول إلى خصائص التاريخ والوقت لسلسلة Pandas ، مثل" السنة "و" الشهر "و" اليوم "و" التاريخ ". في حالتنا ، استخدمنا سمة "التاريخ" التي تعرض جزء التاريخ من الطوابع الزمنية.

وهذا كل شيء! باستخدام هذه الأسطر البسيطة من التعليمات البرمجية ، نجحت في تحويل عمود Pandas من الطوابع الزمنية حتى الآن.

مكتبة الباندا وأهميتها

الباندا هي مكتبة مفتوحة المصدر أصبحت عنصرًا أساسيًا في معالجة البيانات وتحليلها في Python. يوفر مجموعة واسعة من الوظائف ، مما يجعل من الممكن للمستخدمين تنظيف البيانات وتحويلها وتصورها كل ذلك ضمن أداة واحدة. الكائنات الأساسية في Pandas هي DataFrame والسلسلة ، والتي تم تصميمها للتعامل مع أنواع مختلفة من البيانات.

كائن DataFrame هو جدول ثنائي الأبعاد يمكن أن يحتوي على أعمدة من أنواع بيانات مختلفة ، مثل الأرقام والسلاسل والتواريخ والمزيد. يوفر وظائف متنوعة للاستعلام عن البيانات وتعديلها وتحليلها بكفاءة.

من ناحية أخرى ، فإن كائن السلسلة عبارة عن مصفوفة ذات بعد واحد قادرة على التعامل مع أي نوع من البيانات. المتسلسلة هي أساسًا اللبنات الأساسية لأعمدة DataFrame.

وظائف أخرى مفيدة لمعالجة البيانات في الباندا

بالإضافة إلى تحويل الطوابع الزمنية حتى الآن ، توفر Pandas أيضًا العديد من الوظائف المفيدة الأخرى لمعالجة البيانات. بعض هذه تشمل:

1. تصفية: عندما يكون لديك مجموعة بيانات كبيرة ، فقد تكون هناك سيناريوهات ترغب فيها في تصفية البيانات بناءً على شروط معينة. يوفر Pandas عدة طرق لتصفية البيانات ، مثل `loc []` و `iloc []` و `query ()`.

2. التجمع: تتيح لك الوظيفة "groupby ()" تجميع البيانات وتجميعها في عمود واحد أو أكثر ، مما يوفر حلولاً فعالة لتحليل البيانات وتلخيصها.

3. الدمج والانضمام: يحتوي Pandas على وظائف مضمنة ، مثل `` merge () '' و `` Join () '' ، لدمج وضم العديد من إطارات DataFrames معًا.

4. معالجة البيانات المفقودة: غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات الواقعية على قيم مفقودة ، وتوفر Pandas العديد من الأساليب للتعامل مع هذه الحالات ، مثل `` fillna () '' و `` dropna () '' و `` interpolate () ''.

من خلال الاستفادة من مجموعة واسعة من الوظائف التي توفرها Pandas ، ستكون مجهزًا جيدًا للتعامل مع مهام معالجة البيانات المختلفة والكشف عن رؤى قيمة من مجموعات البيانات الخاصة بك.