#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🧠 قسمت ۹: کار با داده‌های جدولی 📊سلام دوستان! 👋حالا که با Pandas آشنا ش

#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🧠 قسمت ۹: کار با داده‌های جدولی 📊سلام دوستان! 👋حالا که با Pandas آشنا شدیم، بیایید یاد بگیریم چطوری روی داده‌های جدولی عملیات مختلف انجام بدیم. این بخش خیلی مهمه چون بیشتر داده‌های دنیای واقعی به شکل جدول هستن. 🗂--- ۱. فیلتر کردن داده‌هاimport pandas as pddata = { "نام": ["علی", "سارا", "نیما", "رضا"], "سن": [18, 20, 19, 21], "نمره": [15, 19, 17, 20]}df = pd.DataFrame(data)# فیلتر: نمایش فقط کسانی که نمره بالای 17 دارنprint(df[df["نمره"] > 17])--- ۲. مرتب‌سازی داده‌ها# مرتب‌سازی بر اساس نمرهprint(df.sort_values("نمره", ascending=False))--- ۳. انتخاب چند ستونprint(df[["نام", "نمره"]])--- ۴. اضافه کردن ستون جدیدdf["وضعیت"] = df["نمره"].apply(lambda x: "قبول ✅" if x >= 18 else "مردود ❌")print(df)--- ۵. محاسبات گروهی (GroupBy)مثال: محاسبه میانگین نمره‌ها بر اساس سن 👇print(df.groupby("سن")["نمره"].mean())--- ۶. پروژه کوچکجدول نمرات دانش‌آموزان رو مرتب کنیم و وضعیت هر کس رو نشون بدیم:students = { "نام": ["علی", "سارا", "نیما", "رضا"], "نمره": [15, 19, 17, 20]}df = pd.DataFrame(students)df["وضعیت"] = df["نمره"].apply(lambda x: "قبول ✅" if x >= 18 else "مردود ❌")print(df.sort_values("نمره", ascending=False))📌 خروجی نمونه: نام نمره وضعیت3 رضا 20 قبول ✅1 سارا 19 قبول ✅2 نیما 17 مردود ❌0 علی 15 مردود ❌---👀 قسمت بعدی: پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها 🧹🗂 مرکز آموزش پایتون➖➖➖➖➖➖➖➖@pythonchallenge