DataFrames هي بنية بيانات أساسية في علم البيانات ومعالجة البيانات وتحليل البيانات. تسمح هذه البنية القوية والمتعددة الاستخدامات بإجراء عمليات مبسطة على البيانات المنظمة، مثل التصفية والتصور والتحليل الإحصائي. وهي عبارة عن بنية بيانات ثنائية الأبعاد، يمكن اعتبارها جدولًا يتكون من صفوف وأعمدة، يشبه جدول البيانات أو جدول SQL.
تطور إطارات البيانات
نشأ مفهوم DataFrames من عالم البرمجة الإحصائية، حيث تلعب لغة البرمجة R دورًا محوريًا. في R، كان DataFrame ولا يزال بنية بيانات أساسية لمعالجة البيانات وتحليلها. يمكن إرجاع أول ذكر للبنية الشبيهة بـ DataFrame إلى أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، عندما بدأت لغة R تكتسب شعبية في مجال التحليل الإحصائي والبيانات.
ومع ذلك، فإن الاستخدام الواسع النطاق وفهم DataFrames قد انتشر في الغالب من خلال ظهور مكتبة Pandas في Python. تم تطوير Pandas بواسطة Wes McKinney في عام 2008، حيث جلبت بنية DataFrame إلى عالم Python، مما عزز بشكل كبير سهولة وكفاءة معالجة البيانات وتحليلها في اللغة.
الكشف عن مفهوم DataFrames
تتميز DataFrames عادةً ببنيتها ثنائية الأبعاد، التي تتكون من صفوف وأعمدة، حيث يمكن أن يكون كل عمود من نوع بيانات مختلف (أعداد صحيحة، أو سلاسل، أو عوامات، وما إلى ذلك). أنها توفر طريقة بديهية للتعامل مع البيانات المنظمة. يمكن إنشاؤها من مصادر بيانات مختلفة مثل ملفات CSV أو ملفات Excel أو استعلامات SQL على قواعد البيانات أو حتى قواميس وقوائم Python.
تكمن الفائدة الرئيسية لاستخدام DataFrames في قدرتها على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. توفر DataFrames مجموعة من الوظائف المضمنة لمهام معالجة البيانات مثل تجميع البيانات ودمجها وإعادة تشكيلها وتجميعها، وبالتالي تبسيط عملية تحليل البيانات.
الهيكل الداخلي وعمل إطارات البيانات
يتم تعريف البنية الداخلية لـ DataFrame بشكل أساسي من خلال الفهرس والأعمدة والبيانات الخاصة به.
-
يشبه الفهرس العنوان، حيث يمكن الوصول إلى أي نقطة بيانات عبر DataFrame أو السلسلة. تحتوي كل من الصفوف والأعمدة على فهارس، وتعرف فهارس الصفوف باسم "الفهرس" وبالنسبة للأعمدة فهي أسماء الأعمدة.
-
تمثل الأعمدة المتغيرات أو ميزات مجموعة البيانات. يحتوي كل عمود في DataFrame على نوع بيانات أو dtype، والذي يمكن أن يكون رقميًا (int أو float) أو سلسلة (كائن) أو وقت التاريخ.
-
تمثل البيانات القيم أو الملاحظات الخاصة بالميزات التي تمثلها الأعمدة. يتم الوصول إليها باستخدام فهارس الصفوف والأعمدة.
فيما يتعلق بكيفية عمل DataFrames، فإن معظم العمليات عليها تنطوي على معالجة البيانات والمؤشرات. على سبيل المثال، يؤدي فرز DataFrame إلى إعادة ترتيب الصفوف بناءً على القيم الموجودة في عمود واحد أو أكثر، بينما تتضمن المجموعة حسب العملية دمج الصفوف التي لها نفس القيم في أعمدة محددة في صف واحد.
تحليل الميزات الرئيسية لإطارات البيانات
توفر DataFrames مجموعة واسعة من الميزات التي تساعد في تحليل البيانات. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ما يلي:
-
كفاءة: تسمح DataFrames بتخزين البيانات ومعالجتها بكفاءة، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
-
براعه: يمكنهم التعامل مع البيانات من أنواع مختلفة - رقمية، فئوية، نصية، وأكثر من ذلك.
-
المرونة: أنها توفر طرقًا مرنة لفهرسة البيانات وتقسيمها وتصفيتها وتجميعها.
-
وظائف: أنها توفر مجموعة واسعة من الوظائف المضمنة لمعالجة البيانات وتحويلها، مثل الدمج وإعادة التشكيل والاختيار، بالإضافة إلى وظائف التحليل الإحصائي.
-
اندماج: يمكنهم التكامل بسهولة مع المكتبات الأخرى للتصور (مثل Matplotlib، وSeaborn) والتعلم الآلي (مثل Scikit-learn).
أنواع إطارات البيانات
على الرغم من أن البنية الأساسية لـ DataFrame تظل كما هي، إلا أنه يمكن تصنيفها بناءً على نوع البيانات التي تحتفظ بها ومصدر البيانات. وهنا التصنيف العام:
| نوع إطار البيانات | وصف |
|---|---|
| إطار البيانات الرقمي | يتكون فقط من البيانات الرقمية. |
| إطار البيانات الفئوي | يشتمل على بيانات فئوية أو سلسلة. |
| إطار البيانات المختلط | يحتوي على كل من البيانات العددية والفئوية. |
| إطار بيانات السلاسل الزمنية | الفهارس هي طوابع زمنية، تمثل بيانات السلاسل الزمنية. |
| إطار البيانات المكانية | تحتوي على بيانات مكانية أو جغرافية، تُستخدم غالباً في عمليات نظم المعلومات الجغرافية. |
طرق استخدام DataFrames والتحديات المرتبطة بها
يتم استخدام DataFrames في مجموعة واسعة من التطبيقات:
- تنظيف البيانات: تحديد ومعالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة وما إلى ذلك.
- تحويل البيانات: تغيير حجم المتغيرات، وترميز المتغيرات الفئوية، وما إلى ذلك.
- تجميع البيانات: تجميع البيانات وحساب الإحصائيات الموجزة.
- تحليل البيانات: إجراء التحليل الإحصائي، وبناء النماذج التنبؤية، وما إلى ذلك.
- عرض مرئي للمعلومات: إنشاء المؤامرات والرسوم البيانية لفهم البيانات بشكل أفضل.
في حين أن DataFrames متعددة الاستخدامات وقوية، فقد يواجه المستخدمون تحديات مثل التعامل مع البيانات المفقودة، أو التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي لا تتناسب مع الذاكرة، أو إجراء عمليات معالجة معقدة للبيانات. ومع ذلك، يمكن معالجة معظم هذه المشكلات باستخدام الوظائف الشاملة التي توفرها المكتبات الداعمة لـ DataFrame مثل Pandas وDask.
مقارنة DataFrame مع هياكل البيانات المماثلة
فيما يلي مقارنة بين DataFrame وبنيتي بيانات أخريين، السلسلة والمصفوفات:
| معامل | إطار البيانات | مسلسل | مجموعة مصفوفة |
|---|---|---|---|
| أبعاد | ثنائي الأبعاد | أحادي البعد | يمكن أن تكون متعددة الأبعاد |
| أنواع البيانات | يمكن أن تكون غير متجانسة | متجانس | متجانس |
| التحولية | متقلب | متقلب | يعتمد على نوع المصفوفة |
| وظائف | وظائف مدمجة واسعة النطاق لمعالجة البيانات وتحليلها | وظائف محدودة مقارنة بـ DataFrame | العمليات الأساسية مثل الحساب والفهرسة |
وجهات النظر والتقنيات المستقبلية المتعلقة بإطارات البيانات
تعد DataFrames، باعتبارها بنية بيانات، راسخة ومن المرجح أن تستمر في كونها أداة أساسية في تحليل البيانات ومعالجتها. ينصب التركيز الآن بشكل أكبر على تعزيز قدرات المكتبات المستندة إلى DataFrame للتعامل مع مجموعات البيانات الأكبر حجمًا وتحسين السرعة الحسابية وتوفير وظائف أكثر تقدمًا.
على سبيل المثال، تظهر تقنيات مثل Dask وVaex كحلول مستقبلية للتعامل مع مجموعات البيانات الأكبر من الذاكرة باستخدام DataFrames. أنها توفر واجهات برمجة تطبيقات DataFrame التي توازي العمليات الحسابية، مما يجعل من الممكن العمل مع مجموعات بيانات أكبر.
ربط الخوادم الوكيلة بإطارات البيانات
تعمل الخوادم الوكيلة، مثل تلك التي يوفرها OneProxy، بمثابة وسطاء للطلبات المقدمة من العملاء الذين يبحثون عن موارد من خوادم أخرى. على الرغم من أنها قد لا تتفاعل بشكل مباشر مع DataFrames، إلا أنها تلعب دورًا حاسمًا في جمع البيانات - وهو شرط أساسي لإنشاء DataFrame.
يمكن تنظيم البيانات التي تم جمعها أو جمعها من خلال خوادم بروكسي في DataFrames لمزيد من التحليل. على سبيل المثال، إذا استخدم أحد الأشخاص خادمًا وكيلاً لاستخراج بيانات الويب، فيمكن تنظيم البيانات المسروقة في DataFrame للتنظيف والتحويل والتحليل.
علاوة على ذلك، يمكن أن تساعد الخوادم الوكيلة في جمع البيانات من مواقع جغرافية مختلفة عن طريق إخفاء عنوان IP، والذي يمكن بعد ذلك تنظيمه في DataFrame لإجراء تحليل خاص بالمنطقة.
روابط ذات علاقة
لمزيد من المعلومات حول DataFrames، خذ بعين الاعتبار الموارد التالية:
