بحث خطي عن إطار البيانات باستخدام بايثون
في عالم تحليل البيانات، تعتبر المكتبة الشهيرة "باندا" في بايثون أداة قوية ومرنة يمكن أن تسهل عملية التعامل مع البيانات. واحدة من العمليات المهمة التي يمكن القيام بها باستخدام "باندا" هي الاستيفاء الخطي، وهو أسلوب يُستخدم لتقدير القيم بين النقاط المعروفة في مجموعة من البيانات. في هذا المقال، سنستعرض كيفية أداء عملية الاستيفاء الخطي لاستخراج قيمة "Y" المقابلة لقيمة "X" محددة من إطار بيانات باستخدام "باندا".
مقدمة عن الاستيفاء الخطي في بايثون
عندما نعمل مع مجموعة من البيانات، من الممكن أن نريد معرفة قيمة معينة تقع بين قيمتين معروفتين. الاستيفاء الخطي يُعبر عن هذه العملية، حيث نستخدم قيمتين معروفتين لإيجاد قيمة غير معروفة. في حالة وجود إطار بيانات باستخدام "باندا"، يمكن أن يكون لدينا بيانات كما يلي:
import pandas as pd
d = {'X': [1, 2, 3], 'Y': [220, 187, 170]}
df = pd.DataFrame(data=d)في هذا المثال، لدينا إطار بيانات يحتوي على قيم من "X" وقيمها المقابلة من "Y". إذا أردنا معرفة قيمة "Y" لقيمة "X" تساوي 1.0، يمكننا ببساطة استخدام الاستعلام التالي:
df[df['X'] == 1.0]['Y']لكن ماذا لو كنا نرغب في الحصول على قيمة "Y" عندما تكون قيمة "X" بين 1.0 و2.0، مثل 1.5؟
كيفية استخدام الاستيفاء الخطي للحصول على قيمة بين قيمتين في بايثون
للحصول على قيمة محرفة خطيًا لـ "Y" لقيمة "X" تتواجد بين القيم المحسوبة، يمكن استخدام وظيفة interpolate() في "باندا". هذه الوظيفة تقوم بتقدير القيم الناقصة أو الحصول على القيم بين النقاط. لنقم بتطبيق ذلك على إطار البيانات الذي لدينا.
لنفترض أننا نريد حساب القيمة عند "X" تساوي 1.5. يمكننا استخدام الكود التالي:
interpolated_value = df.set_index('X').interpolate(method='linear').loc[1.5]
print(interpolated_value)سيقوم هذا الكود بتحضير إطار البيانات ليكون محددًا بواسطة العمود "X" ثم تطبيق الاستيفاء الخطي، مما يتيح لنا العثور على القيمة المطلوبة عند "X" 1.5. النتيجة التي ستحصل عليها ستكون القيم المحسوبة لـ "Y"، والتي في هذه الحالة يجب أن تكون حوالي 203.5 كما هو متوقع.
تفسير نتائج الاستيفاء الخطي
الاستيفاء الخطي هو عملية رياضية بسيطة تعكس فكرة أن القيم الموجودة يمكن تقديرها خطيًا بين نقطتين معروفتين. إذا كنا نعمل مع القيم السابقة، فإننا نعرف أن:
- عند "X" = 1، "Y" = 220
- عند "X" = 2، "Y" = 187
من خلال الاستيفاء الخطي، نفترض أنه يمكن رسم خط مستقيم بين هذه النقاط. مع ذلك، يمكن أن تكون النتائج دقيقة فقط إذا كانت البيانات تتبع نمطًا خطيًا. إذا كانت هناك انحرافات كبيرة أو تغيرات غير خطية في البيانات الأصلية، يجب الحذر عند استخدام هذه الطريقة.
استنتاج ختامي
باستخدام "باندا"، يمكن إجراء استيفاء خطي بمرونة وسرعة، مما يسهل كثيرًا تحليل البيانات وتفسيرها. تعتبر "interpolate()" من الوظائف المتاحة التي يمكن استخدامها بسهولة لإنجاز هذا الهدف. عند التفكير في الاستيفاء الخطي وتطبيقه على أطر البيانات المختلفة، يجب التأكيد على أن القيم الناتجة يجب أن تتم مراجعتها وفهمها في سياق البيانات الأصلية، حيث تلعب نوعية البيانات دورًا حاسمًا في دقة النتائج.
إذا كنت تعمل على مشاريع بيانات تتطلب تقدير قيم لم تُسجل، فإن الاستيفاء الخطي في بايثون عن طريق "باندا" يعد خيارًا ممتازًا ومفيدًا. كن واعيًا دائمًا للسياق الذي تعمل فيه واجعل الاستيفاء الخطي جزءًا من أداة تحليل البيانات لديك.
