تعديل المحتوى

الموضوع *

الوحدة *

ترتيب الدرس ترتيب ظهور الدرس داخل الوحدة

عنوان المحتوى *

محتوى الدرس * (13103 حرف)

<!DOCTYPE html>
<html lang="ar" dir="rtl">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>الدرس 9.3: DataFrames — قراءة وعرض البيانات</title>
    <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Tajawal:wght@300;400;700;800&display=swap" rel="stylesheet">

.code-block {
            position: relative;
            background-color: #1e293b;
            color: #e2e8f0;
            border-radius: 0.75rem;
            padding: 1.5rem;
            font-family: 'Courier New', monospace;
            overflow-x: auto;
            text-align: left;
            direction: ltr;
            margin-top: 1rem;
            white-space: pre;
            font-size: 1.05rem;
            border: 2px solid #0f172a;
        }

.copy-btn {
            position: absolute;
            top: 0.5rem;
            right: 0.5rem;
            background-color: #334155;
            color: white;
            border: 1px solid #475569;
            padding: 0.3rem 0.9rem;
            border-radius: 0.25rem;
            font-size: 0.85rem;
            cursor: pointer;
            transition: 0.2s;
            font-family: 'Tajawal', sans-serif;
        }
        .copy-btn:hover { background-color: #475569; }
        .copy-btn.copied {
            background-color: #10b981;
            border-color: #10b981;
        }

.try-btn {
            margin-top: 0.5rem;
            background-color: #10b981;
            color: white;
            padding: 0.55rem 1.2rem;
            border-radius: 0.45rem;
            font-size: 0.95rem;
            font-weight: 700;
            display: inline-block;
            cursor: pointer;
            transition: 0.2s;
            box-shadow: 0 3px 5px rgba(16, 185, 129, 0.22);
        }
        .try-btn:hover {
            background-color: #059669;
            transform: translateY(-1px);
            box-shadow: 0 4px 8px rgba(16, 185, 129, 0.28);
        }

.py-comment { color:#94a3b8; font-style:italic; }
        .py-str { color:#4ade80; }
        .py-func { color:#60a5fa; }
        .py-num { color:#facc15; }
        .py-import { color:#a5b4fc; font-weight:bold; }
    </style>
</head>

<header class="text-center mb-12">
    <h1 class="text-4xl md:text-5xl font-extrabold text-green-700 mb-4">
        الدرس 9.3: DataFrames — قراءة وعرض البيانات
    </h1>
    <p class="text-2xl text-gray-600">
        الجداول في Pandas: الطريقة القياسية للتعامل مع البيانات
    </p>
</header>

<section class="section-card">
    <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
        <span class="icon-box bg-green-100 text-green-700">📊</span>
        ما هو DataFrame؟
    </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
        <strong>DataFrame</strong> هو أهم كائن في مكتبة Pandas، ويمكن اعتباره:
    </p>

<ul class="list-disc pr-6 text-gray-700 text-xl space-y-3">
        <li>جدول بيانات ثنائي الأبعاد (صفوف × أعمدة).</li>
        <li>كل عمود يمكن أن يكون له نوع بيانات مختلف (أرقام، نصوص، تواريخ...).</li>
        <li>يشبه الجداول في Excel أو قواعد البيانات، لكنه داخل Python.</li>
    </ul>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
        معظم مهام تحليل البيانات ستكون باستخدام DataFrames: القراءة، العرض، التصفية، التنظيف، الإحصاء، وغيرها.
    </p>
</section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#0ea5e9;">
    <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
        <span class="icon-box bg-blue-100 text-blue-700">🧱</span>
        إنشاء DataFrame من قاموس (Dictionary)
    </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
        أسهل طريقة لإنشاء DataFrame هي استخدام قاموس:  
        <strong>المفتاح = اسم العمود، القيمة = قائمة القيم</strong>.
    </p>

<code id="df-from-dict">
<span class="py-import">import</span> pandas <span class="py-func">as</span> pd

data = {
    <span class="py-str">"name"</span>: [<span class="py-str">"Ali"</span>, <span class="py-str">"Sara"</span>, <span class="py-str">"Omar"</span>],
    <span class="py-str">"age"</span>:  [<span class="py-num">25</span>, <span class="py-num">22</span>, <span class="py-num">30</span>],
    <span class="py-str">"city"</span>: [<span class="py-str">"Riyadh"</span>, <span class="py-str">"Jeddah"</span>, <span class="py-str">"Dammam"</span>]
}

df = pd.DataFrame(data)

<span class="py-func">print</span>(df)
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('df-from-dict')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
        كل مفتاح في القاموس أصبح عمودًا، وكل قائمة أصبحت قيم هذا العمود في الصفوف.
    </p>
</section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#f97316;">
    <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
        <span class="icon-box bg-orange-100 text-orange-700">📥</span>
        قراءة البيانات من ملف CSV باستخدام read_csv
    </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
        أكثر صيغة شائعة للبيانات هي <strong>CSV</strong> (قيم مفصولة بفواصل).  
        Pandas تجعل قراءتها في سطر واحد فقط:
    </p>

<code id="df-read-csv">
<span class="py-import">import</span> pandas <span class="py-func">as</span> pd

<span class="py-comment"># يفترض وجود ملف users.csv في نفس المجلد</span>
df = pd.read_csv(<span class="py-str">"users.csv"</span)

<span class="py-comment"># عرض أول 5 صفوف</span>
<span class="py-func">print</span>(df.head())
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('df-read-csv')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
        الدالة <strong>head()</strong> مفيدة جدًا لعرض عينة من البيانات بدون إغراق الشاشة.
    </p>
</section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#6366f1;">
    <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
        <span class="icon-box bg-indigo-100 text-indigo-700">🔎</span>
        أوامر مهمة لاستكشاف الجدول
    </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
        بعد تحميل البيانات، نحتاج لفهم شكلها ومعلوماتها الأساسية بسرعة:
    </p>

<code id="df-inspect">
<span class="py-import">import</span> pandas <span class="py-func">as</span> pd

data = {
    <span class="py-str">"name"</span>: [<span class="py-str">"Ali"</span>, <span class="py-str">"Sara"</span>, <span class="py-str">"Omar"</span>, <span class="py-str">"Mona"</span>],
    <span class="py-str">"age"</span>:  [<span class="py-num">25</span>, <span class="py-num">22</span>, <span class="py-num">30</span>, <span class="py-num">28</span>],
    <span class="py-str">"salary"</span>: [<span class="py-num">8000</span>, <span class="py-num">7500</span>, <span class="py-num">9000</span>, <span class="py-num">8500</span>]
}
df = pd.DataFrame(data)

<span class="py-comment"># أول 3 صفوف</span>
<span class="py-func">print</span>(df.head(<span class="py-num">3</span>))

<span class="py-comment"># معلومات عن الأعمدة وأنواعها وعدد القيم</span>
df.info()

<span class="py-comment"># إحصائيات وصفية للأعمدة الرقمية</span>
<span class="py-func">print</span>(df.describe())
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('df-inspect')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
        <strong>info()</strong> تعطيك نظرة عامة على الأعمدة،  
        و<strong>describe()</strong> تعطيك إحصاءات مثل المتوسط، الانحراف المعياري، القيم الكبرى والصغرى... إلخ.
    </p>
</section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#8b5cf6;">
    <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
        <span class="icon-box bg-purple-100 text-purple-700">🎯</span>
        اختيار أعمدة وصفوف من DataFrame
    </h2>

<p class="text-xl text-gray-700 mb-4">
        يمكن التعامل مع DataFrame مثل جدول Excel: نختار أعمدة أو صفوف معينة:
    </p>

<code id="df-select">
<span class="py-import">import</span> pandas <span class="py-func">as</span> pd

data = {
    <span class="py-str">"name"</span>: [<span class="py-str">"Ali"</span>, <span class="py-str">"Sara"</span>, <span class="py-str">"Omar"</span>, <span class="py-str">"Mona"</span>],
    <span class="py-str">"age"</span>:  [<span class="py-num">25</span>, <span class="py-num">22</span>, <span class="py-num">30</span>, <span class="py-num">28</span>],
    <span class="py-str">"city"</span>: [<span class="py-str">"Riyadh"</span>, <span class="py-str">"Jeddah"</span>, <span class="py-str">"Riyadh"</span>, <span class="py-str">"Dammam"</span>]
}
df = pd.DataFrame(data)

<span class="py-comment"># اختيار عمود واحد</span>
<span class="py-func">print</span>(df[<span class="py-str">"name"</span>])

<span class="py-comment"># اختيار عدة أعمدة</span>
<span class="py-func">print</span>(df[[<span class="py-str">"name"</span>, <span class="py-str">"city"</span>]])

<span class="py-comment"># اختيار الصف الأول (بالفهرس 0)</span>
<span class="py-func">print</span>(df.iloc[<span class="py-num">0</span>])

<span class="py-comment"># اختيار أول صفين</span>
<span class="py-func">print</span>(df.iloc[<span class="py-num">0</span>:<span class="py-num">2</span>])
</code>

</div>

<button class="try-btn" onclick="runCode('df-select')">▶️ تجربة الكود</button>

<p class="text-xl text-gray-700 mt-4">
        لاحقًا ستستخدم هذه الأساليب مع التصفية (filtering) لتنظيف البيانات وتحليلها.
    </p>
</section>

<section class="section-card" style="border-right-color:#ec4899;">
    <h2 class="text-3xl font-bold mb-6 flex items-center">
        <span class="icon-box bg-pink-100 text-pink-700">🧪</span>
        تمرين عملي (مرقّم)
    </h2>

<div class="bg-pink-50 p-6 rounded-lg border border-pink-200 text-right">
        <h3 class="text-pink-900 font-bold mb-4 text-2xl">المطلوب منك:</h3>

<ol class="space-y-4 text-gray-700 text-xl list-decimal pr-6">
            <li>
                أنشئ DataFrame يحتوي على بيانات 5 طلاب:
                <br>
                الأعمدة: <strong>name, age, grade, city</strong>.
            </li>
            <li>
                استخدم <code>head()</code> لعرض أول 3 صفوف فقط.
            </li>
            <li>
                اطبع معلومات الجدول باستخدام <code>info()</code>،  
                ثم اطبع الإحصائيات الوصفية للأعمدة الرقمية باستخدام <code>describe()</code>.
            </li>
            <li>
                اختر عمود <strong>name</strong> فقط، ثم اختر العمودين <strong>name</strong> و <strong>grade</strong>.
            </li>
            <li>
                استخدم <code>iloc</code> لاختيار:
                <ul class="list-disc pr-6 mt-2">
                    <li>الصف الأول فقط.</li>
                    <li>آخر صفين في الجدول.</li>
                </ul>
            </li>
        </ol>
    </div>
</section>

<footer class="text-center text-gray-400 text-lg mt-8 pb-8">
    الدرس 9.3 — DataFrames: قراءة وعرض البيانات
</footer>

</div>

const textarea = document.createElement('textarea');
    textarea.value = text;
    document.body.appendChild(textarea);
    textarea.select();
    document.execCommand('copy');
    textarea.remove();

if (btnElement) {
        const original = btnElement.innerText;
        btnElement.innerText = "تم النسخ!";
        btnElement.classList.add('copied');
        setTimeout(() => {
            btnElement.innerText = original;
            btnElement.classList.remove('copied');
        }, 1500);
    }
}

function runCode(elementId) {
    copyCode(elementId);
    window.open("/python/trypython", "_blank");
}
</script>

</body>
</html>