المهام المتسلسلة في Pandas

مقدمة

المهام المتسلسلة في Pandas، وهي مكتبة شائعة لمعالجة البيانات، هي عمليات يتم إجراؤها على قيم إطار البيانات على التوالي. يمكن أن يؤدي هذا إلى مشكلات في الأداء إذا لم يتم التعامل مع العمليات بشكل صحيح.

تحذيرات التعيين المتسلسلة

يصدر Pandas تحذيرات SettingWithCopy للإشارة إلى أوجه القصور المحتملة في التعيينات المتسلسلة. تنبه التحذيرات المستخدمين إلى أن المهام قد لا تقوم بتحديث إطار البيانات الأصلي على النحو المنشود.

النسخ والمراجع

عند الإشارة إلى سلسلة Pandas أو إطار البيانات، يتم إرجاع نسخة. يمكن أن يؤدي هذا إلى حدوث أخطاء إذا تم تعديل الكائن المشار إليه لاحقًا. على سبيل المثال، قد لا تعمل التعليمة البرمجية التالية كما هو متوقع:

data['amount'] = data['amount'].fillna(float)

تؤدي المهمة المذكورة أعلاه إلى إنشاء نسخة من سلسلة البيانات ['المبلغ']، والتي يتم تحديثها بعد ذلك. يؤدي هذا إلى منع تحديث إطار البيانات الأصلي.

Inplace Operations

لتجنب إنشاء نسخ غير ضرورية، يوفر Pandas عمليات موضعية يُشار إليها بـ .inplace(True). تقوم هذه العمليات بتعديل إطار البيانات الأصلي مباشرةً:

data['amount'].fillna(data.groupby('num')['amount'].transform('mean'), inplace=True)

فوائد تجنب المهام المتسلسلة

استخدام العمليات الموضعية أو المهام المنفصلة له العديد من المزايا:

• يحسن الأداء عن طريق تجنب النسخ غير الضروري.
• يعزز وضوح التعليمات البرمجية من خلال الإشارة بوضوح إلى تعديل البيانات.
• يتيح تسلسل عمليات متعددة على النسخ، على سبيل المثال:

data['amount'] = data['amount'].fillna(mean_avg) * 2

الاستنتاج

يعد فهم المهام المتسلسلة في Pandas أمرًا بالغ الأهمية لتحسين كفاءة التعليمات البرمجية وتجنب أخطاء تعديل البيانات. من خلال الالتزام بالممارسات الموصى بها الموضحة في هذه المقالة، يمكنك ضمان دقة وأداء عمليات Pandas الخاصة بك.