Menu
CoddyTech
flag Ar iconالعربيةdown icon

تعديل البيانات

الدرس 11 من 19 في دورة تحليلات Pandas على Coddy.

لتجاوز بيانات خلية أو عمود أو صف معين، يمكنك تعيين قيمة جديدة له:

df["existing_col"] = new_value            # تعديل العمود
df.loc[index] = new_value                 # تعديل الصف
df.loc[index, "existing_col"] = new_value # تعديل الخلية

لتحديث قيمة العمود للصفوف التي تستوفي شرطاً معيناً، استخدم نفس الشرط الذي تعلمناه في الدروس السابقة مع طريقة .loc:

df.loc[df['col'] > 5, 'existing_col'] = new_value
 
df.loc[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2), 'existing_col'] = new_value

من المهم استخدام الكلمة المفتاحية loc عند تعديل الصفوف الموجودة. غالباً، عند تعديل إطار البيانات (dataframe) بدون loc، فإنك تتعامل مع نسخة بدلاً من البيانات الأصلية. على سبيل المثال:

df[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2)]["existing_col"] = new_value

هنا، يعيد الشرط نسخة من إطار البيانات بدلاً من البيانات الأصلية.

challenge icon

التحدي

سهل

ملف CSV المسمى stats.csv يحتوي على معلومات حول الإحصائيات.

إليك أول 5 أسطر من الملف:

ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE
  • قم بتعديل جميع الخلايا (باستثناء الخلايا في الأعمدة IS_VALID و UTILIZATION)، حيث IS_VALID يساوي 1 و UTILIZATION أصغر من 0.4، إلى القيمة MODIFIED.

قم بتخزين النتيجة في المتغير df.

جرّب بنفسك

# تم استيراد pandas كـ pd بالفعل
df = pd.read_csv("./stats.csv")
for column in df.columns:
    if column not in ["IS_VALID", "UTILIZATION"]:
        df[column] = df[column].astype(object)
# اكتب كودك أدناه

جميع دروس تحليلات Pandas

تدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت