توفر جداول بيانات Pandas مرونة لا تصدق، لكن إدارة ترتيب الأعمدة أمر بالغ الأهمية من أجل سهولة القراءة والتحليل والتوافق التشغيلي. يستعرض هذا الدليل ثلاث طرق فعالة لإعادة ترتيب أعمدة DataFrame.
جدول المحتويات
- الطريقة الأولى: إعادة ترتيب الأعمدة مباشرة
- الطريقة الثانية: إدراج الأعمدة
- الطريقة الثالثة: إعادة الفهرسة لترتيب مرن
الطريقة الأولى: إعادة ترتيب الأعمدة مباشرة
هذا هو النهج الأبسط، وهو مثالي عندما تعرف ترتيب الأعمدة الدقيق. تقوم بإنشاء قائمة تحدد التسلسل المطلوب واستخدامها لتحديد الأعمدة من DataFrame.
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame الأصلي:n", df)
new_order = ['col3', 'col1', 'col2']
df = df[new_order]
print("nDataFrame المُرتب:n", df)
الطريقة الثانية: إدراج الأعمدة
استخدم هذه الطريقة لإضافة عمود جديد في موقع محدد. وهذا يتضمن إنشاء العمود واستخدام طريقة insert لوضعه بشكل صحيح. يشير الفهرس في insert إلى موضع العمود، وليس اسمه.
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame الأصلي:n", df)
df['col4'] = [10, 11, 12]
df.insert(1, 'col4_inserted', df.pop('col4')) # إدراج فعال، يتجنب التكرار
print("nDataFrame مع العمود المُدرج:n", df)
الطريقة الثالثة: إعادة الفهرسة لترتيب مرن
توفر طريقة reindex أقصى قدر من المرونة. فهي تسمح لك بتحديد الترتيب المطلوب، وهي تتعامل بلطف مع الأعمدة المفقودة عن طريق ملئها بقيم NaN.
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame الأصلي:n", df)
new_order = ['col3', 'col1', 'col4', 'col2'] # سيتم إضافة 'col4' بقيم NaN
df = df.reindex(columns=new_order)
print("nDataFrame المُرتب باستخدام reindex:n", df)
من خلال إتقان هذه التقنيات، يمكنك إدارة ترتيب الأعمدة بكفاءة في جداول بيانات Pandas الخاصة بك، والتكيف مع مختلف احتياجات معالجة البيانات.