mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
Bu bölümde harici kaynaktan bir CSV dosyasından verileri okuyarak veri çerçevesine dönüştürmeyi öğreneceğiz.
CSV uzantılı dosyaların içeriğini projelerimize dahil etmek istersek kullanabileceğimiz fonksiyon, read_csv()'dir.
örneğin nba.csv isimli dosyasınının içeriğini çalışmamıza aktarıp, veri çerçevesine dönüştürelim;
import pandas as pd
nba_csv = pd.read_csv …
read_html() fonksiyonu ile web sitelerinde ya da htm/html uzantılı dosyalardaki tabloları, çalışmalarınıza dahil edebilirsiniz. Öncelikle veri almak istediğimiz sayfanın içerisinde kaç adet tablo olduğunu bulalım.
url_tablo = pd.read_html("https://tr.wikipedia.org/wiki/Van")
print(f"Sayfada bulunan toplam tablo sayısı: {len(url_tablo)}")
Sayfada …
read_json() fonksiyonu ile json uzantılı dosyaları çalışmalarınıza dahil edebilirsiniz.
veri_json = pd.read_json("Veri_Setleri/json_verisi.json")
print(veri_json)
| Duration | Pulse | Maxpulse | Calories | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 60 | 110 | 130 | 409 |
| 1 | 60 | 117 | 145 | 479 |
| 2 | 60 | 103 | 135 | 340 |
| 3 | 45 | 109 | 175 | 282 |
| 4 | 45 | 117 | 148 … |
Bu bölümde harici kaynaktan bir CSV dosyasından verileri okuyarak veri çerçevesine dönüştürmeyi öğreneceğiz.
read_table() fonksiyonu ile CSV uzantılı dosyalar içe aktarıldığında, dosyanın her satırı, tablonun bir sütununa yazılır. Yani tabloda 2 sütun oluşturulur, birinci sütunda index bilgisi, ikinci sütunda ise csv dosyasının satırlarındaki …
Continue reading »
Python'a Giriş konusuna ait notları, FreeCAD için Python ile Komut Dosyası Oluşturma (Scripting) Eğitiminde paylaşmıştık. İlave olarak Python'ın en güçlü ve işlevsel kütüphanelerinden biri olan Pandas'a ait notları paylaşmaya devam ediyorum.
Python'a Giriş konusu ile alakalı bilgileri, FreeCAD Eğitim Notları bölümünde 1. Python'a Giriş …
Continue reading »
Polars tarafından sağlanan temel veri yapıları Series (Seriler) ve DataFrame (VeriÇerçeveleri)'dir.
Seriler, 1-boyutlu bir veri yapısıdır. Bir dizi içindeki tüm öğeler aynı Veri Türüne / Tipine sahiptir. Aşağıdaki kod parçacığı, basit bir Series nesnesinin nasıl oluşturulacağını gösterir.
import polars as pl
s = pl.Series("a", [1 …
Polars, verileri dönüştürmek için kendi EtkiAlanına Özgü Dil (DSL - Domain Specific Language) geliştirmiştir. Dilin kullanımı çok kolaydır ve insan tarafından okunabilen karmaşık sorgulara izin verir. Dilin iki temel bileşeni, Bağlamlar ve İfadelerdir (sonraki bölümde ele alacağız).
Adından da anlaşılacağı gibi bir bağlam, bir ifadenin değerlendirilmesi gereken bağlamı ifade eder …
Continue reading »
Polars, çok hızlı performansının merkezinde yer alan, ifadeler (expressions) adı verilen güçlü bir konsepte sahiptir.
İfadeler, birçok veri bilimi işleminin merkezinde yer alır:
bir sütundan satır örneği alma
bir sütundaki değerleri çarpma
tarihlerden bir yıl sütunu çıkarma
bir dize sütununu küçük harfe dönüştürme
ve benzeri!
Ancak ifadeler diğer işlemlerde …
Continue reading »
Polars, tamamen Arrow veri türlerini temel alır ve Arrow bellek dizileriyle
desteklenir. Bu, veri işlemeyi önbellek açısından verimli hale getirir ve İşlemler Arası İletişim için iyi desteklenir. Çoğu veri türü, Utf8 (bu aslında LargeUtf8'dir), Kategorik (Categorical) ve Nesne (Object) (destek sınırlıdır) dışında Arrow'daki tam uygulamayı izler …
Rust ve Python için Işık Hızında VeriÇerçevesi (DataFrame) Kütüphanesi.
Polars, Rust programlama dilinde yazılmış ve temel olarak Apache Arrow’u kullanan bir DataFrame kütüphanesidir. Veri düzenleme alışkanlıklarını bilen Polars, okunabilir ve yüksek performanslı kod oluşturmanızı sağlayacak bir ifade dili kullanarak DataFrame'leri işlemek için tüm özellikleri içeren …