اي الفرق بين مكتبه pandasai و مكتبه pandas ؟

pandas دي مكتبة في لغة البايثون بتستخدم بشكل أساسي لتحليل البيانات ومعالجتها. بتوفرلك بُنى بيانات قوية ومرنة زي DataFrame و Series، اللي بتخليك تتعامل مع البيانات بفعالية.
- بتستخدم pandas تقرأ البيانات من مصادر مختلفة زي ملفات CSV و Excel، وتعالج البيانات دي بطرق كتيرة زي التصفية، التجميع، والتحويلات المختلفة.

PandasAI دي مكتبة توسعة لمكتبة pandas الأصلية، بتضيف دعم لعمليات تعلم الآلة على بُنى بيانات pandas . يعني بتخليك تنفذ نماذج تعلم آلي مباشرة على بيانات DataFrame.
- PandasAI بتقدملك أدوات تقدر تبني وتدرب بيها نماذج تعلم آلي بشكل مباشر وسهل، دا بيخلي المستخدمين يدمجوا تحليل البيانات وتعلم الآلة بكفاءة أعلى في بيئة pandas .

مثال توضيحي:
- خليك فاكر انك عندك جدول بيانات فيه درجات الطلاب في مادة معينة ووعايز تحسب المتوسط. باستخدام pandas ، ممكن بسهولة تحسب المتوسط دا. بس لو عايز تستخدم البيانات دي تتوقع درجات الطلاب في مادة تانية بنموذج تعلم آلي، هنا PandasAI هتديك الأدوات تعمل دا بطريقة متكاملة جوا بيئة pandas .

بالشكل دا، ممكن تستخدم pandas لكل احتياجات معالجة البيانات الأساسية، ولما تحتاج تضيف تعلم آلي لتحليلك، PandasAI هتسهلك العملية دي من غير ما تحتاج تتحول لأدوات او مكتبات تانية.

بتاريخ 3 دقائق مضت قال Khaled Osama3:

pandas دي مكتبة في لغة البايثون بتستخدم بشكل أساسي لتحليل البيانات ومعالجتها. بتوفرلك بُنى بيانات قوية ومرنة زي DataFrame و Series، اللي بتخليك تتعامل مع البيانات بفعالية.
- بتستخدم pandas تقرأ البيانات من مصادر مختلفة زي ملفات CSV و Excel، وتعالج البيانات دي بطرق كتيرة زي التصفية، التجميع، والتحويلات المختلفة.

PandasAI دي مكتبة توسعة لمكتبة pandas الأصلية، بتضيف دعم لعمليات تعلم الآلة على بُنى بيانات pandas . يعني بتخليك تنفذ نماذج تعلم آلي مباشرة على بيانات DataFrame.
- PandasAI بتقدملك أدوات تقدر تبني وتدرب بيها نماذج تعلم آلي بشكل مباشر وسهل، دا بيخلي المستخدمين يدمجوا تحليل البيانات وتعلم الآلة بكفاءة أعلى في بيئة pandas .

مثال توضيحي:
- خليك فاكر انك عندك جدول بيانات فيه درجات الطلاب في مادة معينة ووعايز تحسب المتوسط. باستخدام pandas ، ممكن بسهولة تحسب المتوسط دا. بس لو عايز تستخدم البيانات دي تتوقع درجات الطلاب في مادة تانية بنموذج تعلم آلي، هنا PandasAI هتديك الأدوات تعمل دا بطريقة متكاملة جوا بيئة pandas .

بالشكل دا، ممكن تستخدم pandas لكل احتياجات معالجة البيانات الأساسية، ولما تحتاج تضيف تعلم آلي لتحليلك، PandasAI هتسهلك العملية دي من غير ما تحتاج تتحول لأدوات او مكتبات تانية.

شكراا لحضرتك

سأقوم بسرد بعض المعلومات المتعلقة بكل منهما ومن ثم ذكر الاختلافات ومن ثم توضيحها بمثال عملي بسيط:

• Pandas: حسب الموقع الرسمي لها هي عبارة عن حزمة من حزم Python توفر هياكل بيانات سريعة ومرنة ومعبرة (مثل DataFrame و Series) وهي مصممة لجعل العمل مع البيانات "العلائقية (Relational)" أو "المُصنّفة (Labeled)" أمراً سهلاً للغاية. ويهدف إلى أن يكون لبنة البناء الأساسية عالية المستوى لإجراء تحليل عملي لبيانات العالم الحقيقي في بايثون. بالإضافة إلى ذلك، فإن لها هدفاً أوسع يتمثل في أن تصبح أداة تحليل/معالجة البيانات مفتوحة المصدر الأقوى والأكثر مرونة المتاحة بأي لغة. وهي بالفعل في طريقها نحو تحقيق هذا الهدف.
• PandasAI: حسب الموقع الرسمي لها هي أيضاً حزمة من حزم Python تسهل طرح الأسئلة على بياناتك (CSV، XLSX، PostgreSQL، MySQL، BigQuery، Databrick، Snowflake، وما إلى ذلك) باللغة الطبيعية. xIt يساعدك على استكشاف بياناتك وتنظيفها وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. بالإضافة إلى الاستعلام، توفر PandasAI وظائف لاستعراض البيانات من خلال الرسوم البيانية، وتنظيف مجموعات البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة، وتحسين جودة البيانات من خلال إنشاء الميزات، مما يجعلها أداة شاملة لعلماء ومحللي البيانات.

لذا فأهم الاختلافات بينهما تتمثل في:

1. طريقة التفاعل:
   • Pandas: تتطلب كتابة التعليمات البرمجية لمعالجة البيانات وتحليلها.
   • PandasAI: تسمح للمستخدمين بطرح الأسئلة على مجموعات البيانات الخاصة بهم باستخدام اللغة الطبيعية.
2. استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي:
   • Pandas: لا تحتوي على قدرات ذكاء اصطناعي مدمجة.
   • PandasAI: تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل ChatGPT وغيرها) من النماذج لتحليل البيانات وتوليد رؤى منها.

مثال على عملية حساب متوسط الأعمار بـPandas:

مثال استخدام PandasAI لمعرفة ما هي أعلى 5 دول من حيث عدد السكان:

الخلاصة:

• نجد أن كلاً منهماً مكتبة قوية ومتعددة الاستخدامات لتحليل البيانات وأن PandasAI قدمت تبسيط وسهولة كبير للقيام بعمليات التحليل وإنشاء الرؤى وأتمتة للمهام المتكررة، ومع ذلك يعتمد الاختيار بينهما على مستوى خبرة الفريق البرمجية وقدرتهم على تحليل البيانات ومتطلبات المشروع ونطاقه الزمني.

بتاريخ 8 ساعة قال Ali Ibrahim12:

سأقوم بسرد بعض المعلومات المتعلقة بكل منهما ومن ثم ذكر الاختلافات ومن ثم توضيحها بمثال عملي بسيط:

• Pandas: حسب الموقع الرسمي لها هي عبارة عن حزمة من حزم Python توفر هياكل بيانات سريعة ومرنة ومعبرة (مثل DataFrame و Series) وهي مصممة لجعل العمل مع البيانات "العلائقية (Relational)" أو "المُصنّفة (Labeled)" أمراً سهلاً للغاية. ويهدف إلى أن يكون لبنة البناء الأساسية عالية المستوى لإجراء تحليل عملي لبيانات العالم الحقيقي في بايثون. بالإضافة إلى ذلك، فإن لها هدفاً أوسع يتمثل في أن تصبح أداة تحليل/معالجة البيانات مفتوحة المصدر الأقوى والأكثر مرونة المتاحة بأي لغة. وهي بالفعل في طريقها نحو تحقيق هذا الهدف.
• PandasAI: حسب الموقع الرسمي لها هي أيضاً حزمة من حزم Python تسهل طرح الأسئلة على بياناتك (CSV، XLSX، PostgreSQL، MySQL، BigQuery، Databrick، Snowflake، وما إلى ذلك) باللغة الطبيعية. xIt يساعدك على استكشاف بياناتك وتنظيفها وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. بالإضافة إلى الاستعلام، توفر PandasAI وظائف لاستعراض البيانات من خلال الرسوم البيانية، وتنظيف مجموعات البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة، وتحسين جودة البيانات من خلال إنشاء الميزات، مما يجعلها أداة شاملة لعلماء ومحللي البيانات.

لذا فأهم الاختلافات بينهما تتمثل في:

1. طريقة التفاعل:
   • Pandas: تتطلب كتابة التعليمات البرمجية لمعالجة البيانات وتحليلها.
   • PandasAI: تسمح للمستخدمين بطرح الأسئلة على مجموعات البيانات الخاصة بهم باستخدام اللغة الطبيعية.
2. استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي:
   • Pandas: لا تحتوي على قدرات ذكاء اصطناعي مدمجة.
   • PandasAI: تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل ChatGPT وغيرها) من النماذج لتحليل البيانات وتوليد رؤى منها.

مثال على عملية حساب متوسط الأعمار بـPandas:

 

مثال استخدام PandasAI لمعرفة ما هي أعلى 5 دول من حيث عدد السكان:

 

الخلاصة:

• نجد أن كلاً منهماً مكتبة قوية ومتعددة الاستخدامات لتحليل البيانات وأن PandasAI قدمت تبسيط وسهولة كبير للقيام بعمليات التحليل وإنشاء الرؤى وأتمتة للمهام المتكررة، ومع ذلك يعتمد الاختيار بينهما على مستوى خبرة الفريق البرمجية وقدرتهم على تحليل البيانات ومتطلبات المشروع ونطاقه الزمني.

شكراا لحضرتك جدا

وشكراا علي المثال الجميل