تقييم أداء وسلوك طلاب الجامعات المصرية

الملف يحتوي أعمدة Student_ID, Age, Gender, Governorate, Faculty, Level, GPA, Study_Hours_Per_Week, Activity_Participation, Stress_Level, Sleep_Hours. المطلوب إجراء تنظيف وتحليلات مُباشرة لاستخراج مؤشرات أداء ومؤشرات رفاهية دراسية. المطلوب (نقاط قصيرة جاهزة للنسخ): تأكد من تنسيق الأعمدة: Student_ID (string)، Age وGPA وStudy_Hours_Per_Week وStress_Level وSleep_Hours (numeric). عالج القيم المفقودة — لكل عمود اذكر الطريقة المختصرة المستخدمة (drop أو impute بـ median/mean) في ملف الـ CSV النهائي. احسب الحقول التالية وأضفها كأعمدة جديدة: Low_GPA = 1 إذا كان GPA < 2.0 وإلا 0. High_Stress = 1 إذا كان Stress_Level >= 8 وإلا 0. Insufficient_Sleep = 1 إذا كان Sleep_Hours < 6 وإلا 0. احسب إحصاءات ملخّصة لكل Faculty وLevel: متوسط GPA, متوسط Study_Hours_Per_Week, نسبة Low_GPA, نسبة High_Stress. استخرج قائمة بأعلى 10 طلاب في Study_Hours_Per_Week (ضمن عمودين: Student_ID, Study_Hours_Per_Week).