عند تنظيم بياناتك أو ترتيبها باستخدامPython، متي نحتاج إلى تحويل البيانات الواسعة إلى بيانات طويلة أو طويلة إلى واسعة ؟

يعتمد هذا الأمر على طبيعة التحليل الذي تريد القيام به ونوع النموذج الإحصائي أو الرسوم البيانية التي ترغب في استخدامها، فبعض النماذج مثل التحليل التبايني المتعدد أو التحليل الخطي المختلط، تتطلب أن تكون البيانات في شكل طويل، و حتى مكتبات مثل Seaborn و Matplotlib تتعامل بشكل أفضل مع البيانات الطويلة، حيث يمكن تمثيل الفئات المختلفة بسلاسة، و إذا كانت لديك بيانات زمنية أو بيانات تراقب تغييرات لفترات زمنية متعددة، يكون الشكل الطويل مفيدا، حيث يتم تمثيل كل فترة كصف مستقل.

في المقابل يفضل الشكل الواسع في حالة كان لديك تحليل متعدد المتغيرات، حيث أن بعض النماذج تتعامل مع البيانات الواسعة، خاصة عند مقارنة متغيرات متعددة عبر عينات متشابهة، أو إذا كنت ترغب في حساب مصفوفة ارتباط بين عدة متغيرات، فإن الشكل الواسع يسهل العمل.
وللتحويل بين الشكلين يمكنك استخدام مكتبة pandas  باستخدام دوال مثل melt للتحويل من الشكل الواسع إلى الطويل، أو pivot للتحويل من الطويل إلى الواسع.

بتاريخ 2 ساعة قال Chihab Hedidi:

يعتمد هذا الأمر على طبيعة التحليل الذي تريد القيام به ونوع النموذج الإحصائي أو الرسوم البيانية التي ترغب في استخدامها، فبعض النماذج مثل التحليل التبايني المتعدد أو التحليل الخطي المختلط، تتطلب أن تكون البيانات في شكل طويل، و حتى مكتبات مثل Seaborn و Matplotlib تتعامل بشكل أفضل مع البيانات الطويلة، حيث يمكن تمثيل الفئات المختلفة بسلاسة، و إذا كانت لديك بيانات زمنية أو بيانات تراقب تغييرات لفترات زمنية متعددة، يكون الشكل الطويل مفيدا، حيث يتم تمثيل كل فترة كصف مستقل.

في المقابل يفضل الشكل الواسع في حالة كان لديك تحليل متعدد المتغيرات، حيث أن بعض النماذج تتعامل مع البيانات الواسعة، خاصة عند مقارنة متغيرات متعددة عبر عينات متشابهة، أو إذا كنت ترغب في حساب مصفوفة ارتباط بين عدة متغيرات، فإن الشكل الواسع يسهل العمل.
وللتحويل بين الشكلين يمكنك استخدام مكتبة pandas  باستخدام دوال مثل melt للتحويل من الشكل الواسع إلى الطويل، أو pivot للتحويل من الطويل إلى الواسع.

تمام جدا , الف شكراا لحضرتك

بتاريخ 4 ساعة قال Ail Ahmed:

السلام عليكم

عند تنظيم بياناتك أو ترتيبها باستخدامPython، متي نحتاج إلى تحويل البيانات الواسعة إلى بيانات طويلة أو طويلة إلى واسعة ؟

 إذا كنت تقوم بتحليلات إحصائية أو تستخدم مكتبات للتصور البياني مثل Seaborn وMatplotlib، فإن البيانات الطويلة تكون غالبا الأنسب حيث تكون كل ملاحظة في صف مستقل، مما يسهل تطبيق العمليات الإحصائية والرسومات البيانية وهذا الشكل يجعل من السهل التعامل مع كل حالة بشكل فردي وتطبيق الفلاتر والشرط عليها.

ومن ناحية أخرى قد تحتاج إلى تحويل البيانات إلى صيغة واسعة عندما ترغب في تقديمها في تقارير أو جداول، حيث يكون من الأسهل فهمها وقراءتها فالبيانات الواسعة تسهل أيضا بعض أنواع النمذجة التي تتطلب أن تكون كل ميزة في عمود منفصل، مما يسمح بإجراء مقارنات مباشرة بين المتغيرات المختلفة يمكنك تنفيذ هذه التحويلات بسهولة باستخدام مكتبة Pandas في Python  وتستخدم melt() لجعل البيانات طويلة، بينما تستخدم pivot() أو pivot_table() لجعل البيانات واسعة، وفقًا لما تحتاجه من العمليات أو العرض.

بتاريخ 59 دقائق مضت قال عبد الوهاب بومعراف:

 إذا كنت تقوم بتحليلات إحصائية أو تستخدم مكتبات للتصور البياني مثل Seaborn وMatplotlib، فإن البيانات الطويلة تكون غالبا الأنسب حيث تكون كل ملاحظة في صف مستقل، مما يسهل تطبيق العمليات الإحصائية والرسومات البيانية وهذا الشكل يجعل من السهل التعامل مع كل حالة بشكل فردي وتطبيق الفلاتر والشرط عليها.

ومن ناحية أخرى قد تحتاج إلى تحويل البيانات إلى صيغة واسعة عندما ترغب في تقديمها في تقارير أو جداول، حيث يكون من الأسهل فهمها وقراءتها فالبيانات الواسعة تسهل أيضا بعض أنواع النمذجة التي تتطلب أن تكون كل ميزة في عمود منفصل، مما يسمح بإجراء مقارنات مباشرة بين المتغيرات المختلفة يمكنك تنفيذ هذه التحويلات بسهولة باستخدام مكتبة Pandas في Python  وتستخدم melt() لجعل البيانات طويلة، بينما تستخدم pivot() أو pivot_table() لجعل البيانات واسعة، وفقًا لما تحتاجه من العمليات أو العرض.

الف شكراا لحضرتك