TechCodeview

في هذا البرنامج التعليمي، سنرى كيف يمكننا استخدام القائمة وتحويلها إلى إطار بيانات في بايثون.

لكن قبل البدء بهذا، دعونا نراجع ما هي القائمة وما هي إطارات البيانات؟

القائمة عبارة عن بنية بيانات في لغة بايثون يتم فيها وضع جميع العناصر بين قوسين مربعين.

مثال القائمة هو-

جافا system.out.println

 Colors=['Red', 'Blue', 'Green', 'Orange'] 

إطارات البيانات هي التمثيل الجدولي للبيانات في شكل صفوف وأعمدة.

ويمكن استخدامها عن طريق استيراد الباندا.

الآن دعونا نلقي نظرة على الطرق المختلفة لتحويل القائمة إلى إطار بيانات في بايثون.

1. استخدام إطار البيانات ()
2. استخدام القائمة مع أسماء الفهرس والأعمدة
3. باستخدام الرمز البريدي ()
4. باستخدام قائمة متعددة الأبعاد
5. استخدام قائمة متعددة الأبعاد مع العمود ونوع البيانات
6. استخدام القوائم في القاموس

باستخدام pd.DataFrame()

في الطريقة الأولى استخدمنا pd.DataFrame() لتحويل القائمة.

يوضح البرنامج التالي كيف يمكن القيام بذلك-

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English','Hindi','Mathematics','Science','Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values) print(df) 

انتاج:

 0 0 English 1 Hindi 2 Mathematics 3 Science 4 Social Science 

توضيح:

حان الوقت لإلقاء نظرة على شرح البرنامج أعلاه-

1. في الخطوة الأولى قمنا باستيراد مكتبة الباندا.
2. بعد ذلك، قمنا بإعلان القائمة التي تحتوي على سلاسل كقيم لها.
3. أخيرًا، لقد مررنا هذه القائمة إطار البيانات () وعرض الإخراج.

استخدام القائمة مع أسماء الفهرس والأعمدة

في الطريقة الثانية، سنقوم بإنشاء إطار بيانات يحتوي على قيمة فهرس واسم عمود.

ويوضح البرنامج أدناه نفس الشيء.

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values,index = ['i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v'], columns = ['Subjects']) print(df) 

انتاج:

 Subjects i English ii Hindi iii Mathematics iv Science v Social Science 

توضيح:

الآن حان الوقت لفهم البرنامج أعلاه-

1. في الخطوة الأولى قمنا باستيراد مكتبة الباندا.
2. بعد ذلك، قمنا بتعريف القائمة التي تحتوي على سلاسل كقيم لها.
3. أخيرًا، لقد مررنا هذه القائمة إطار البيانات () مع قائمة قيم الفهرس واسم العمود.
4. عند تنفيذ البرنامج، فإنه يعرض الإخراج المطلوب.

باستخدام الرمز البريدي ()

في هذه الطريقة استخدمنا أَزِيز().

جافا أثناء الشرط

يوضح البرنامج التالي كيف يمكن القيام بذلك-

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] list_index = [20, 21, 22, 23, 24] df = pd.DataFrame(list(zip(list_values, list_index)), columns = ['Subjects', 'Code']) print(df) 

انتاج:

 Subjects Code 0 English 20 1 Hindi 21 2 Mathematics 22 3 Science 23 4 Social Science 24 

توضيح:

حان الوقت لإلقاء نظرة على شرح البرنامج أعلاه-

1. في الخطوة الأولى، قمنا باستيراد مكتبة الباندا.
2. بعد ذلك قمنا بتعريف القائمة التي تحتوي على سلاسل كقيم لها وقائمة أخرى تحتوي على قيم الفهرس.
3. وأخيرا، لقد تجاوزنا list_values و list_index في الرمز البريدي في الداخل إطار البيانات () مع قائمة قيم الفهرس واسم العمود.
4. عند تنفيذ البرنامج، فإنه يعرض الإخراج المطلوب.

باستخدام قائمة متعددة الأبعاد

في هذه الطريقة سنرى كيف يمكن استخدام قائمة متعددة الأبعاد للتحويل.

ويوضح البرنامج أدناه نفس الشيء.

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['English', 4101], ['Hindi', 4102], ['Science', 4103], ['Mathematics', 4104], ['Computer', 4105]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['Subject Name', 'Subject Code']) print(df) 

انتاج:

 Subject Name Subject Code 0 English 4101 1 Hindi 4102 2 Science 4103 3 Mathematics 4104 4 Computer 4105 

توضيح:

الآن حان الوقت لفهم البرنامج أعلاه-

1. في الخطوة الأولى قمنا باستيراد مكتبة الباندا.
2. بعد ذلك أعلنا أن القائمة تحتوي على قوائم مختلفة وكل قائمة تحتوي على سلسلة وقيمة عددية.
3. أخيرًا، مررنا قيم القائمة في pd.DataFrame() مع قائمة بأسماء الأعمدة.
4. عند تنفيذ البرنامج، فإنه يعرض الإخراج المطلوب.

استخدام قائمة متعددة الأبعاد مع العمود ونوع البيانات

في هذا النهج، سنرى اختلافًا طفيفًا في البرنامج أعلاه.

يوضح البرنامج التالي كيف يمكن القيام بذلك-

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['Colin', 'Lassiter', 46], ['James', 'Gomez', 24], ['Sara', 'Charles', 34], ['Raven', 'Stewart', 24], ['Oliver', 'Osment', 21]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype = float) print(df) 

انتاج:

صفائف باش

 First_Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46.0 1 James Gomez 24.0 2 Sara Charles 34.0 3 Raven Stewart 24.0 4 Oliver Osment 21.0 

توضيح:

حان الوقت لإلقاء نظرة على شرح البرنامج أعلاه-

1. في الخطوة الأولى، قمنا باستيراد مكتبة الباندا.
2. بعد ذلك أعلنا أن القائمة تحتوي على قوائم مختلفة وكل قائمة تحتوي على سلسلتين القيم (الاسم الأول واسم العائلة) وعدد صحيح القيمة (العمر).
3. وأخيرا، لقد تجاوزنا list_values في إطار البيانات () مع قائمة بأسماء الأعمدة ونوع البيانات.
4. عند تنفيذ البرنامج، فإنه يعرض الإخراج المطلوب.

استخدام القوائم في القاموس

أخيرًا، في الطريقة الأخيرة سنرى كيف يمكن استخدام القوائم مع القواميس وتحويل القائمة إلى إطار بيانات.

ويوضح البرنامج أدناه نفس الشيء.

 import pandas as pd #list_values having strings f_name = ['Colin', 'James', 'Sara', 'Raven', 'Oliver'] l_name = ['Lassiter', 'Gomez', 'Charles', 'Stewart', 'Osment'] age = [46, 24, 34, 24, 21] dict = {'First Name':f_name, 'Last_Name':l_name, 'Age':age} df = pd.DataFrame(dict) print(df) 

انتاج:

 First Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46 1 James Gomez 24 2 Sara Charles 34 3 Raven Stewart 24 4 Oliver Osment 21 

توضيح:

الآن حان الوقت لفهم البرنامج أعلاه-

1. في الخطوة الأولى، قمنا باستيراد مكتبة الباندا.
2. بعد ذلك قمنا بإعلان ثلاث قوائم وهي f_name وl_name والعمر.
3. في الخطوة التالية، استخدمنا هذه القوائم كقيم لمفاتيح القاموس.
4. أخيرًا، لقد مررنا الإملاء إطار البيانات ().
5. عند تنفيذ البرنامج، فإنه يعرض الإخراج المطلوب.

خاتمة

في هذا البرنامج التعليمي، تعرفنا على بعض الطرق المثيرة للاهتمام لتحويل القائمة إلى ملف dataframe في بايثون.