أعمدة جديدة
جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 40 من 60.
غالبًا ما يفتقر الجدول إلى الرقم الذي تحتاج إليه: فهو يحتوي على المسافة والوقت، لكنه لا يحتوي على السرعة. تعمل العمليات الحسابية على الأعمدة صفًا بعد صف، مثل العمليات الحسابية على المصفوفات، من دون حلقة تكرار:
rides = pd.DataFrame({
"rider": ["Ana", "Ben", "Cleo"],
"km": [42, 30, 66],
"hours": [2, 1.5, 3],
})
rides["speed"] = rides["km"] / rides["hours"]
print(rides)يؤدي الإسناد إلى اسم جديد إلى إضافة العمود على اليمين:
rider km hours speed
0 Ana 42 2.0 21.0
1 Ben 30 1.5 20.0
2 Cleo 66 3.0 22.0يعمل الرقم أيضًا: rides["hours"] * 60 يعطي الدقائق. يؤدي الإسناد إلى اسم موجود إلى استبدال ذلك العمود.
غالبًا ما يتعلّم النموذج من نسبة مثل السرعة أكثر مما يتعلّم من الرقمين الخام اللذين اشتُقّت منهما.
التحدي
متوسطيحتفظ متجر لوازم مكتبية بمخزونه في stock.csv، ويحمّله في stock، مع الأعمدة product وprice (لكل قطعة) وquantity (عدد القطع على الرف).
- أضف عمودًا باسم
value: سعر كل منتج مضروبًا في كميته. - اطبع
stock. - اطبع القيمة الإجمالية لما على الرف، كما هو موضح أدناه.
لمتجر لديه منتجان:
product price quantity value
0 tape 1.5 10 15.0
1 clip 0.5 30 15.0
Total value: 30.0جرّب بنفسك
import pandas as pd
stock = pd.read_csv("stock.csv")
# اكتب الكود الخاص بك أدناه
اختبر نفسكيتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
جميع دروس البيانات والرسوم البيانية
5المخططات الخطية والمبعثرة
التسميات والعناوينالمخططات المبعثرةخطوط متعددة ووسائل الإيضاحالألوان والعلاماتالأشكال والمحاورمراجعة: الخطوات الأسبوعية11مجموعات البيانات لتعلم الآلة
مجموعات البيانات المدمجةالسمات والتسمياتاستكشاف البيانات حسب الفئةرسم الفئاتمراجعة: مجموعة بيانات النبيذتدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت