بعد إتقان الأساسيات، حان الوقت للانتقال إلى المستوى المتقدم مع Pandas.
في هذا الدرس، سنستكشف أدوات وتقنيات أكثر تقدمًا تتيح لك التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة بكفاءة واحترافية.

🎯 ما ستتعلمه في هذا الدرس:

• الدمج والربط بين الجداول:

  • merge() – دمج البيانات كما في SQL.

  • concat() – دمج صفوف أو أعمدة.

  • join() – دمج الجداول باستخدام الفهارس.

• Pivot Tables:

  • إنشاء Pivot Tables لتلخيص البيانات بطريقة ديناميكية.

• التعامل مع التواريخ:

  • تحويل الأعمدة إلى نوع تاريخ (datetime).

  • استخراج السنة، الشهر، اليوم من التاريخ.

  • التصفية حسب الفترات الزمنية.

• التعامل مع البيانات النصية (Strings):

  • استخدام str لتعديل، تقطيع، واستبدال النصوص داخل الأعمدة.

• التعامل مع البيانات المفقودة والمتكررة:

  • حذف أو ملء القيم الناقصة باستخدام fillna() و dropna().

  • حذف التكرار باستخدام drop_duplicates().

• تحسين الأداء:

  • استخدام أنواع بيانات أخف (astype()).

  • العمل مع أجزاء من البيانات فقط لتحسين السرعة.

• حفظ البيانات بأشكال مختلفة:

  • CSV, Excel, JSON, Pickle.