mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
ZebraTool:
ZebraTool komutu, yüzeylerin birleşim yerlerindeki sürekliliği ve yüzeyler arası geçiş yumuşaklığını incelememize yardımcı olmak için, yüzey üzerinde değişen siyah ve beyaz
şeritlerden müteşekkil Zebra dokusu görüntüler.
Zebra çizgileri, standart bir ekranda görülmesi zor olabilecek bir yüzeydeki küçük değişiklikleri görmenizi sağlar. ZebraTool komutu, uzun ışık şeritlerinin çok parlak bir yüzey …
Bu bölümde anlatılacak konular, wiki.freecadweb.org/Curves_Workbench adresindeki dokümanlar esas alınarak oluşturulacaktır ancak sadece bununla sınırlı kalmayacak. Gerek FreeCAD Forum sayfasından gerekse de Youtube'dan öğrendiklerimi sizlere anlatmaya çalışacağım.
Curves Workbench (Eğriler Çalışma Tezgahı), NURBS …
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 »