معالجة البيانات في لغة بايثون (Python) تشمل مجموعة من العمليات التي يمكن القيام بها على البيانات المختلفة. باستخدام مكتبات وأدوات متاحة في بايثون، يمكنك قراءة وكتابة البيانات، وتحويل صيغ البيانات، وتحليلها، وتنظيفها، واستخلاص المعلومات منها. إليك أمثلة لذلك 👇
قراءة وكتابة البيانات: يمكن استخدام مكتبة Pandas لقراءة وكتابة ملفات البيانات المختلفة مثل ملفات CSV وExcel. يمكنك استخدامها لتحميل البيانات من مصادر مختلفة وتخزينها في هياكل بيانات مثل DataFrame.
تحويل البيانات: يمكن استخدام Pandas أيضًا لتحويل البيانات من صيغة إلى أخرى، مثل تحويل البيانات من CSV إلى Excel أو JSON إلى CSV والعكس.
تنظيف البيانات: يمكن استخدام Pandas وأدوات أخرى في بايثون لتنظيف البيانات من القيم المفقودة أو القيم غير الصحيحة أو النوان غير المنطقي. يمكنك تطبيق تحويلات وتصفية البيانات لإزالة الأخطاء وتحسين جودة البيانات.
التحليل الاستكشافي للبيانات: يمكنك استخدام مكتبات مثل NumPy وPandas وMatplotlib وSeaborn لتحليل واستكشاف البيانات. يمكنك استخدامها لحساب الإحصاءات الأساسية مثل المتوسط والانحراف المعياري والترددات والتصور البياني للبيانات.
استخراج المعلومات: يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي ومكتبات مثل Scikit-learn وTensorFlow وKeras لاستخلاص المعلومات من البيانات، مثل تصنيف البيانات أو تجميعها أو استخراج الأنماط والتنبؤات.
العمل مع قواعد البيانات: يمكن استخدام مكتبات مثل SQLAlchemy للتفاعل مع قواعد البيانات المختلفة مثل MySQL وPostgreSQL وSQLite. يمكنك استخدامها لإنشاء وتعديل واستعلام قواعد البيانات من داخل بيئة Python.
هذه مجرد أمثلة بسيطة عن معالجة البيانات في بايثون. بايثون توفر العديد من المكتبات والأدوات المتقدمة للعمل مع البيانات، مما يتيح لك استكشاف وتحليل وتحويل البيانات بطرق متعددة وفقًا لاحتياجاتك ومتطلبات المشروع الخاص بك.
جاري تحميل الاقتراحات...