حل: الباندا يعني ومجموع

Pandas هي مكتبة Python قوية لتحليل البيانات ومعالجتها ، وتستخدم على نطاق واسع في مختلف المجالات ، بما في ذلك عالم الموضة. باستخدام Pandas ، يمكن لخبراء ومطوري الأزياء تحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى من خلال تحليل مجموعات البيانات المتعلقة بصناعة الأزياء. في هذه المقالة ، سنتعمق في وظائف Pandas القوية ، تعني و مجموعوتطبيقاتها في تحليل بيانات الموضة.

يمكن أن تكون هذه الوظائف مفيدة جدًا في اكتشاف معلومات مهمة حول عناصر الموضة مثل المبيعات واتجاهات الأسعار وتقييم المنتج والمزيد. من خلال حساب متوسط ​​ومجموع السمات المختلفة ، يمكننا استخلاص رؤى قيمة لاتخاذ قرارات مستنيرة حول اتجاهات الموضة والأزياء.

حل المشكلة

لإثبات استخدام الباندا تعني و مجموع وظائف ، لنفترض أن لدينا مجموعة بيانات تحتوي على تفاصيل حول عناصر الموضة المختلفة مثل أسلوبها وألوانها وسعرها وتقييمها. سنقوم باستيراد مجموعة البيانات هذه إلى pandas DataFrame ونبدأ تحليلنا باستخدام دالتي المتوسط ​​والجمع.

import pandas as pd

# Read data from a CSV file and load it into a DataFrame
data = pd.read_csv('fashion_items.csv')

# Calculate mean and sum of the price column
mean_price = data['price'].mean()
sum_price = data['price'].sum()

print('Mean price:', mean_price)
print('Total price:', sum_price)

شرح التعليمات البرمجية خطوة بخطوة

• أولاً ، نقوم باستيراد مكتبة الباندا بالاسم المستعار "pd".
• بعد ذلك ، قرأنا البيانات من ملف CSV باسم 'fashion_items.csv' وقمنا بتحميله في DataFrame باسم 'data' باستخدام الوظيفة pd.read_csv. تحتوي مجموعة البيانات على معلومات حول عناصر الموضة المختلفة.
• بعد ذلك ، نحسب متوسط ​​السعر لجميع عناصر الموضة باستخدام دالة المتوسط ​​() المطبقة على عمود "السعر" في DataFrame. يتم تخزين هذه القيمة في متغير يسمى "mean_price".
• وبالمثل ، نحسب السعر الإجمالي لجميع عناصر الموضة عن طريق استدعاء الدالة sum () في عمود "السعر". يتم تخزين هذه القيمة في متغير يسمى "sum_price".
• أخيرًا ، نقوم بطباعة المتوسط ​​المحسوب والأسعار الإجمالية لعناصر الموضة.

المكتبات والوظائف ذات الصلة في Pandas

هناك عدد كبير من المكتبات والوظائف التي تكمل استخدام الباندا لتحليل البيانات في صناعة الأزياء. بالإضافة إلى بعض هذه الوظائف المفيدة تعني و مجموع تتضمن:

مجموعة الباندا وظيفة

• مجموعة من الوظيفة مفيدة بشكل خاص لتجميع البيانات بناءً على أعمدة محددة. على سبيل المثال ، إذا أردنا تحليل المتوسط ​​والسعر الإجمالي لعناصر الموضة لكل نمط موجود في مجموعة البيانات الخاصة بنا.

# Group data by style and calculate mean and sum of the price
grouped_data = data.groupby('style')['price'].agg(['mean', 'sum'])

print(grouped_data)

وظيفة دمج الباندا

• دمج تسمح لنا الوظيفة بدمج إطارين من DataFrames استنادًا إلى عمود مشترك. على سبيل المثال ، افترض أن لدينا مجموعة بيانات منفصلة تحتوي على معلومات حول شعبية كل نمط. من خلال دمج كل من DataFrames ، يمكننا تحويل هذه المعلومات إلى رؤى قيمة.

# Import data related to style popularity
style_popularity_data = pd.read_csv('style_popularity.csv')

# Merge the original data and style_popularity_data based on the 'style' column
merged_data = pd.merge(data, style_popularity_data, on='style')

print(merged_data.head())

من خلال فهم هذه الوظائف القوية وتنفيذها داخل مكتبة Pandas ، يمكن لخبراء ومطوري الأزياء اتخاذ قرارات مستنيرة وتحليل أحدث الاتجاهات والأنماط بسهولة.