تنظيف، هيكلة، وإعداد البيانات الاحترافي باستخدام Python (Pandas & Numpy)

هل تعاني من بيانات عشوائية، مكررة، أو تحتوي على قيم مفقودة وتؤثر على دقة قراراتك أو مشروعك؟ أنا هنا لمساعدتك في تحويل البيانات الخام "المتداخلة" إلى جداول ذكية، نظيفة، وجاهزة تماماً للتحليل أو العرض. ما الذي سأقوم به في هذه الخدمة؟ معالجة القيم المفقودة (NaNs): تعويض البيانات الناقصة بأساليب إحصائية ذكية (كالوسيط أو المتوسط) أو تنظيفها حسب رغبتك. إزالة التكرارات: فحص البيانات وحذف السجلات المكررة لضمان دقة النتائج. توحيد الصيغ والنصوص: تنسيق النصوص (مثل توحيد حالة الأحرف وصيغ المدن والأقسام) لتبدو احترافية ومنظمة. تعديل صيغ التواريخ: حل مشكلة التواريخ المكتوبة بطرق مختلفة وتوحيدها بصيغة قياسية واحدة. تحسين أنواع البيانات (Data Types): تحويل الأرقام والنصوص إلى الصيغ البرمجية الصحيحة لسهولة التعامل معها لاحق اقصي عدد صفوف 30,000صف و30عمود