mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
import pandas as pd
Python'dan kullanmaya aşina olduğumuz sum() fonksiyonu, Pandas içerisinde metot olarak bulunuyor. Yani Python'da sum() fonksiyonuna parametre olarak değişken veriyorduk.
(Ör. sum(liste)). Pandasta ise veri çerçevesi adının sonuna metot olarak ekliyoruz.
(Ör. VeriCercevesi.sum()) Örneklerle inceleyelim.
baslik …
Bu bölümde, Pandas'ın melt() fonksiyonunun nasıl kullanacağını öğreneceğiz. pd.melt() fonksiyonu, bir Pandas yapısını geniş formattan uzun formata yeniden şekillendirmek için kullanılır. Bunun anlamı, bir veya daha fazla sütunun tanımlayıcı olarak kullanılması ve diğer tüm sütunların değer olarak kullanılmasıdır. Kısacası bu fonksiyon, Veri Çerçevenizi …
Verilerinize ilişkin özet tablola oluşturmak konusunda, Excel'deki pivot tablolara aşina olabilirsiniz. Burada, .pivot_table() metodunu kullanarak Python ve Pandas'ta nasıl pivot (özet) tablolar oluşturacağımızı öğreneceğiz. Elimden geldiğince öğrendiklerimi bu
sayfaya ekleyeceğim.
Pivot Tablolar, verileri hızlı bir şekilde özetleyebilmek, verilerinizin nasıl göründüğüne dair bir fikir …
Continue reading »
Veri Çerçevemizde aynı isme ya da aynı değere sahip birden fazla veri bilgisi olabilir. Verileri gruplayarak, grupların toplam değerleri, ortalama değerleri, grupta kaç adet veri bulunduğu, gruptaki verilerden en küçük ya da en büyük verinin hangisi olduğu gibi pek çok bilgi edinmek için, groupby() metodundan yararlanacağız.
Pandas kütüphanesi ile en sık yapılan işlemlerden biri de Filtreleme işlemidir. Binlerce, onbinlerce hatta milyonlarca kayıt arasından istediğimize ulaşmak için filreleme komutlarını kullanacağız. Bu bölümdeki anlatılanları da dikkatle okuyup öğrenmenizi tavsiye ederim.
Sütun içerisindeki verilere göre filtreleme uygulamak istersek, VeriCervecesiAdı["SütunAdı"] == "Filtre_Kriteri" yöntemi kullanılabilir.
Pythonda …
Continue reading »
Bu bölümde, Oluşturulan Veri Çerçevelerinin düzenlemesine dair pek çok komut, fonksiyon ve parametre öğreneceğiz. Pandas kullanırken en fazla ihtiyaç duyacağımız Yöntemlerin bir kısmını bu bölümde ele alacak, anlatacağız.
Veri Çerçevesi (Data Frame) oluştururken sütunlardan birini, indeks değeri olarak ayarlamak/atamak istersek, index_col parametresini …
Continue reading »
Oluşturulan Veri Çerçevelerinin, isteğimiz doğrultusunda sıralanması için kullanabileceğimiz yöntemlere, bu bölümde değineceğiz.
Pandas üç tür sıralamayı destekler ;
Konuya ait yöntemleri incelemek amacıyla imdb.xlsx dosyamızı içe aktararak bir veri çerçevesi oluşturarak işe başlayalım. Oluşturacağımız …
Continue reading »
Veri çerçevemizde eksik veri (excel tablosundaki boş hücre gibi düşünebiliriz) olup olmadığını, varsa kaç adet olduğunu tespit edebileceğimiz Pandas yöntemleri mevcuttur. Bunları incelemeye başlayalım.
Veri çerçevemizde eksik verileri isnull() fonksiyonu ile tespit edebiliriz. isnull ifadesini, boş mu?, geçersiz mi?, kayıp/eksik …
Continue reading »
Veri Çerçevesi oluştururken ya da oluşturduktan sonra istenilen satır ve sütunların seçilmesi/görüntülenmesi ya da seçilmemesi/görüntülenmemesi konusunu inceleyelim. Veri çerçevesinde işimize yaramayacak verileri devre dışı bırakmak için bu yöntemleri kullanabiliriz.
Veri Çerçevesindeki istenilen satır ve sütunu seçmek/görüntülemek için iloc[] metodu …
Continue reading »
Bu bölümde Veri Çerçevesi (Data Frame) içeriğini görüntülemeye dair komutları öğreneceğiz.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;
import pandas as pd
Bu eğitimde, fonksiyon ve metotlar konusunu anlatırken kullanmak üzere, basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve …
Continue reading »