Pandas (Python Library)

1. 1. مكتبة Pandas في بايثون: دليل شامل للمبتدئين

Pandas هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر مكتوبة للغة بايثون، وتستخدم على نطاق واسع في مجالات تحليل البيانات، وتنظيف البيانات، ومعالجتها. توفر Pandas هياكل بيانات عالية الأداء وسهلة الاستخدام، بالإضافة إلى أدوات تحليلية قوية، مما يجعلها أداة أساسية لأي شخص يعمل مع البيانات. في هذا المقال، سنستكشف أساسيات Pandas ونستعرض كيفية استخدامها للتعامل مع البيانات بشكل فعال.

ما هي Pandas ولماذا نستخدمها؟

في عالم الخيارات الثنائية، كما هو الحال في أي مجال يعتمد على البيانات، تعتبر القدرة على تحليل البيانات واستخلاص رؤى منها أمرًا بالغ الأهمية. سواء كنت تحلل بيانات الأسعار التاريخية لتحديد استراتيجيات التداول، أو تقيّم أداء المؤشرات الفنية المختلفة، أو تحاول فهم حجم التداول وتأثيره على الأسعار، فإن Pandas يمكن أن تكون حليفك القوي.

تتميز Pandas بالعديد من المزايا التي تجعلها الخيار الأمثل للعمل مع البيانات:

• **هياكل بيانات مرنة:** توفر Pandas هياكل بيانات مثل Series (سلسلة) و DataFrame (إطار البيانات) التي تسمح لك بتنظيم البيانات وتخزينها بطرق مختلفة.
• **معالجة البيانات بسهولة:** توفر Pandas مجموعة واسعة من الأدوات لمعالجة البيانات، بما في ذلك الفلترة، والفرز، والتجميع، والدمج، والتحويل.
• **التعامل مع البيانات المفقودة:** يمكن لـ Pandas التعامل مع البيانات المفقودة بسهولة، مما يتيح لك تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل.
• **التكامل مع المكتبات الأخرى:** تتكامل Pandas بشكل جيد مع المكتبات الأخرى في نظام بايثون البيئي، مثل NumPy و Matplotlib، مما يسمح لك بإجراء تحليلات أكثر تعقيدًا.
• **الأداء العالي:** تم تصميم Pandas لتحقيق الأداء العالي، مما يجعلها مناسبة للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

تثبيت Pandas

قبل البدء في استخدام Pandas، يجب عليك تثبيتها. يمكنك تثبيت Pandas باستخدام أداة إدارة الحزم pip عن طريق تشغيل الأمر التالي في سطر الأوامر:

``` pip install pandas ```

هياكل البيانات الأساسية في Pandas

تعتمد Pandas على هيكلين بيانات رئيسيين: Series و DataFrame.

• **Series (السلسلة):** هي عبارة عن مصفوفة أحادية البعد تحمل بيانات من أي نوع (أعداد صحيحة، أعداد عشرية، سلاسل نصية، إلخ) بالإضافة إلى فهرس (index) يربط كل قيمة بموقعها. يمكن اعتبارها عمودًا واحدًا في جدول بيانات.

• **DataFrame (إطار البيانات):** هو هيكل بيانات ثنائي الأبعاد يشبه جدول البيانات أو جدول Excel. يتكون من صفوف وأعمدة، حيث يمثل كل عمود Series واحدًا. يعتبر DataFrame الهيكل الأكثر استخدامًا في Pandas.

إنشاء Series و DataFrame

إنشاء Series:

```python import pandas as pd

1. إنشاء Series من قائمة

data = [10, 20, 30, 40, 50] series = pd.Series(data) print(series)

1. إنشاء Series مع تحديد الفهرس

index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] series = pd.Series(data, index=index) print(series) ```

إنشاء DataFrame:

```python import pandas as pd

1. إنشاء DataFrame من قاموس

data = {

   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
   'Age': [25, 30, 28],
   'City': ['New York', 'London', 'Paris']

} df = pd.DataFrame(data) print(df)

1. إنشاء DataFrame من قائمة من القواميس

data = [

   {'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},
   {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'London'},
   {'Name': 'Charlie', 'Age': 28, 'City': 'Paris'}

] df = pd.DataFrame(data) print(df) ```

قراءة البيانات من ملفات

غالبًا ما تحتاج إلى قراءة البيانات من ملفات خارجية، مثل ملفات CSV أو Excel. توفر Pandas وظائف سهلة الاستخدام لقراءة البيانات من هذه الملفات:

• `pd.read_csv()`: لقراءة البيانات من ملف CSV.
• `pd.read_excel()`: لقراءة البيانات من ملف Excel.

مثال:

```python import pandas as pd

1. قراءة البيانات من ملف CSV

df = pd.read_csv('data.csv') print(df.head()) # عرض أول 5 صفوف

1. قراءة البيانات من ملف Excel

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') print(df.head()) ```

استكشاف البيانات

بعد قراءة البيانات، من المهم استكشافها لفهم هيكلها ومحتواها. توفر Pandas العديد من الطرق لاستكشاف البيانات:

• `df.head()`: لعرض أول 5 صفوف من DataFrame.
• `df.tail()`: لعرض آخر 5 صفوف من DataFrame.
• `df.info()`: لعرض معلومات حول DataFrame، مثل عدد الصفوف والأعمدة وأنواع البيانات.
• `df.describe()`: لعرض إحصائيات وصفية حول DataFrame، مثل المتوسط والانحراف المعياري والحد الأدنى والحد الأقصى.
• `df.shape`: لعرض عدد الصفوف والأعمدة في DataFrame.
• `df.columns`: لعرض أسماء الأعمدة في DataFrame.

معالجة البيانات

توفر Pandas مجموعة واسعة من الأدوات لمعالجة البيانات:

• **الفلترة (Filtering):** تحديد الصفوف التي تستوفي شرطًا معينًا.

```python import pandas as pd

1. فلترة DataFrame للحصول على الصفوف التي يكون فيها العمر أكبر من 25

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 28], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']}) filtered_df = df[df['Age'] > 25] print(filtered_df) ```

• **الفرز (Sorting):** ترتيب الصفوف بناءً على قيمة عمود معين.

```python import pandas as pd

1. فرز DataFrame بناءً على العمر

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 28], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']}) sorted_df = df.sort_values(by='Age') print(sorted_df) ```

• **التجميع (Grouping):** تجميع الصفوف بناءً على قيمة عمود معين وإجراء عمليات حسابية عليها.

```python import pandas as pd

1. تجميع DataFrame بناءً على المدينة وحساب متوسط العمر لكل مدينة

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 28], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']}) grouped_df = df.groupby('City')['Age'].mean() print(grouped_df) ```

• **الدمج (Merging):** دمج اثنين أو أكثر من DataFrames بناءً على عمود مشترك.
• **التحويل (Transformation):** تغيير قيم الأعمدة أو إضافة أعمدة جديدة.

التعامل مع البيانات المفقودة

غالبًا ما تحتوي البيانات على قيم مفقودة. توفر Pandas طرقًا للتعامل مع هذه القيم:

• `df.isnull()`: للتحقق من وجود قيم مفقودة.
• `df.dropna()`: لإزالة الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة.
• `df.fillna()`: لملء القيم المفقودة بقيمة معينة.

تحليل البيانات في سياق الخيارات الثنائية

يمكن استخدام Pandas لتحليل البيانات المتعلقة بالخيارات الثنائية، مثل:

• **تحليل بيانات الأسعار التاريخية:** قراءة بيانات الأسعار التاريخية للأسهم أو العملات أو السلع واستخدامها لتحديد أنماط الرسوم البيانية و مستويات الدعم والمقاومة.
• **تقييم أداء المؤشرات الفنية:** حساب قيم مؤشر المتوسط المتحرك و مؤشر القوة النسبية و مؤشر الماكد وتقييم أدائها في التنبؤ بحركات الأسعار.
• **تحليل حجم التداول:** تحليل حجم التداول لتحديد قوة الاتجاهات وتأكيد الإشارات.
• **اختبار استراتيجيات التداول:** اختبار استراتيجية مارتينجال و استراتيجية فيبوناتشي و استراتيجية الاختراق باستخدام البيانات التاريخية لتحديد ربحيتها ومخاطرها.
• **تحسين إدارة المخاطر:** استخدام البيانات التاريخية لتقدير تقلبات الأسعار وتحديد حجم الصفقة المناسب.

على سبيل المثال، يمكن استخدام Pandas لقراءة بيانات أسعار الذهب التاريخية، وحساب المتوسط المتحرك لمدة 50 يومًا و 200 يومًا، ثم تحديد نقاط التقاطع بينهما كإشارات شراء أو بيع.

أمثلة عملية في سياق الخيارات الثنائية

مثال 1: حساب مؤشر القوة النسبية (RSI)

```python import pandas as pd

1. قراءة بيانات الأسعار التاريخية

df = pd.read_csv('gold_prices.csv')

1. حساب التغيرات في الأسعار

df['Change'] = df['Close'].diff()

1. حساب المكاسب والخسائر

df['Gain'] = df['Change'].where(df['Change'] > 0, 0) df['Loss'] = -df['Change'].where(df['Change'] < 0, 0)

1. حساب متوسط المكاسب والخسائر

df['AvgGain'] = df['Gain'].rolling(window=14).mean() df['AvgLoss'] = df['Loss'].rolling(window=14).mean()

1. حساب مؤشر القوة النسبية (RSI)

df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + df['AvgGain'] / df['AvgLoss']))

print(df'Close', 'RSI'.tail()) ```

مثال 2: تحليل حجم التداول لتأكيد الاتجاه

```python import pandas as pd

1. قراءة بيانات الأسعار وحجم التداول

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

1. حساب المتوسط المتحرك لحجم التداول

df['VolumeMA'] = df['Volume'].rolling(window=20).mean()

1. تحديد الأيام التي يكون فيها حجم التداول أعلى من المتوسط المتحرك

df['HighVolume'] = df['Volume'] > df['VolumeMA']

1. عرض النتائج

print(df'Date', 'Volume', 'VolumeMA', 'HighVolume'.tail()) ```

الخلاصة

Pandas هي مكتبة قوية ومرنة توفر أدوات شاملة للعمل مع البيانات. من خلال فهم أساسيات Pandas واستخدامها بشكل فعال، يمكنك تحليل البيانات المتعلقة بالخيارات الثنائية، وتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك، واتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. تذكر أن الممارسة والتجربة هما مفتاح إتقان Pandas. استمر في استكشاف الوظائف المختلفة وتطبيقها على مجموعات البيانات المختلفة لتعزيز مهاراتك.

تحليل البيانات، بايثون، NumPy، Matplotlib، Series، DataFrame، pip، استراتيجيات التداول، المؤشرات الفنية، حجم التداول، استراتيجية مارتينجال، استراتيجية فيبوناتشي، استراتيجية الاختراق، أنماط الرسوم البيانية، مستويات الدعم والمقاومة، مؤشر المتوسط المتحرك، مؤشر القوة النسبية، مؤشر الماكد، إدارة المخاطر، تحليل حجم التداول، استراتيجية التداول باستخدام المتوسطات المتحركة، استراتيجية تداول مؤشر القوة النسبية، استراتيجية تداول الماكد، تحليل الاتجاه، تحليل الشموع اليابانية، مؤشر ستوكاستيك.

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين