تحويل قائمة من القواميس إلى إطار بيانات Pandas

تحويل قائمة من القواميس إلى إطار بيانات Pandas pandas,بيانات,pandas replace,nan values pandas,pandas missing data,pandas missing values,install pandas library,pandas replace tutorial,handle missing data pandas,fill missing values pandas,pandas missing data tutorial,how to handle null values in pandas,تطبيقات,بايثون بالعربي,python بالعربية,python in data science,python in data analytics,قواعد,واجهات,command,how to fill missing values in dataset,how to send data from python to database

 في هذا الدرس سنتعلم كيفية تحويل قائمة قواميس بايثون إلى إطار بيانات Pandas، جيث يوفر هذا الأخير عددًا من الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها تحويل القواميس إلى  إطار بيانات.

مع نهاية هذا الذرس ستكون قادرا على:

  •  تحويل قائمة القواميس إلى إطار بيانات Pandas.
  •  العمل مع مجموعات مختلفة من الأعمدة عبر القواميس.

تحويل قائمة من القواميس إلى إطار بيانات Pandas

في هذا الجزء سنتعلم كيفية تحويل قائمة القواميس إلى  إطار بيانات Pandas باستخدام فئة DataFrame. 

سيمثل كل قاموس سجلاً في إطار بيانات بينما تصبح المفاتيح هي الأعمدة، دعونا نلقي نظرة على مثال حيث يحتوي كل قاموس على مفتاح:

تحويل قائمة من القواميس إلى إطار بيانات الباندا

التعامل مع المفاتيح المفقودة عند تحويل قائمة من القواميس إلى إطار بيانات

دعنا الآن نلقي نظرة على مثال أكثر تعقيدًا، حيث سيكون هناك مجموعة من القواميس وسيكون أحدها لا يحتوي على مفتاح وسنستخدم from_dict () لقراءة القائمة لمعرفة كيفية قراءة البيانات:

قراءة قواميس بمفاتيح مفقودة

وكما تلاحظ فإن أي قاموس يحتوي على مفتاح مفقود ستقوم Pandas بتعويضه بالقيمة NaN.

قراءة بعض الأعمدة فقط عند تحويل قائمة من القواميس إلى  إطار بيانات

قد يكون هناك مرات تريد فيها قراءة القواميس في إطار بيانات Pandas ولكنك تريد فقط قراءة مجموعة فرعية من الأعمدة، في هذه الحالة يمكنك استخدام =columns.

 ولكن ضع في إعتبارك أنه يمكنك فقط إستخدامه مع pd.DataFrame.from_records() أوpd.DataFrame(). و إذا قمت بإستخدامه مع pd.DataFrame.from_dict() فستحصل على ValueError.

لنقم بتحميل نفس قائمة القواميس ولكن لنقرأ سوى عمودين من الأعمدة:

قراءة مجموعة فرعية فقط من الأعمدة

أكتفي بهذا القدر من طرق التعامل مع القواميس و Pandas في دروس أخرى حول هذه المكتبة الرائعة.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

اكتشاف المزيد من بايثون العربي

اشترك الآن للاستمرار في القراءة والحصول على حق الوصول إلى الأرشيف الكامل.

Continue reading

Scroll to Top