تُعدّ جداول بيانات Pandas (Pandas DataFrames) حجر الزاوية في معالجة البيانات في بايثون. وغالبًا ما تحتوي مؤشراتها على معلومات بالغة الأهمية قد ترغب في دمجها كأعمدة. وتفصل هذه المقالة تقنيات متنوعة لتحويل مؤشر جدول بيانات إلى عمود، والعكس صحيح.
جدول المحتويات:
- إضافة المؤشر كعمود جديد
- إعادة تسمية عمود المؤشر بعد التحويل
- تحويل عمود إلى مؤشر
- العمل مع هياكل المؤشرات المتعددة
1. إضافة المؤشر كعمود جديد
تستخدم الطريقة الأكثر مباشرة سمة .index:
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df['index_col'] = df.index
print(df)
يُعيّن هذا مباشرةً قيم المؤشر إلى عمود جديد باسم “index_col”.
2. إعادة تسمية عمود المؤشر بعد التحويل
تحوّل طريقة reset_index() المؤشر إلى عمود، مع افتراض اسم “index” افتراضيًا. استخدم rename_axis() للتسمية المخصصة:
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.rename_axis('original_index').reset_index()
print(df)
يعيد هذا تسمية عمود المؤشر الناتج إلى “original_index”.
3. تحويل عمود إلى مؤشر
لإجراء العملية العكسية، استخدم set_index():
import pandas as pd
data = {'index_col': [0, 1, 2], 'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('index_col')
print(df)
يُعيّن هذا “index_col” كمؤشر جديد لجدول البيانات.
4. العمل مع هياكل المؤشرات المتعددة
في الحالات الأكثر تعقيدًا التي تتضمن مستويات مؤشر متعددة، يكون استخدام مؤشر متعدد مفيدًا. لننشئ مؤشرًا متعددًا من الأعمدة الموجودة، ثم نعيد تعيينه لإضافة المستويات كأعمدة:
import pandas as pd
data = {'level1': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'level2': ['X', 'Y', 'X', 'Y'], 'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['level1', 'level2']).reset_index()
print(df)
يُنشئ هذا ويُحوّل مؤشرًا متعددًا إلى أعمدة منفصلة.
تُقدّم هذه التقنيات تنوعًا في إدارة مؤشرات جداول البيانات، مما يُمكّن من دمج معلومات المؤشر بسلاسة كأعمدة، أو العكس، بما يتناسب مع احتياجات تحليل البيانات الخاصة بك.