الإحصاء الوصفي

توفر مكتبة Pandas عدة دوال تساعد في فهم وتحليل البيانات. إليك بعض الدوال الشائعة الاستخدام:

<strong>.count()</strong>: تعيد عدد الملاحظات غير الفارغة (non-null):

df['column_name'].count()

<strong>.mean()</strong>: تعيد المتوسط الحسابي للملاحظات غير الفارغة:

df['column_name'].mean()

<strong>.min()</strong> و <strong>.max()</strong>: تعيد القيم الدنيا والقصوى للملاحظات غير الفارغة:

df['column_name'].min()
df['column_name'].max()

<strong>.median()</strong>: تعيد الوسيط الحسابي للملاحظات غير الفارغة:

df['column_name'].median()

<strong>.std()</strong>: تعيد الانحراف المعياري للملاحظات غير الفارغة:

df['column_name'].std()

إليك مثال على كيفية استخدام هذه الطرق مع ما تعلمناه:

حساب عدد اللاعبين في المجموعة A:

players_a = df[df["group"] == "A"]
num_players = players_a["id"].count()
mean_score = players_a["score"].mean()