mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
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 »
Bu bölümde MS Excel ve Libre Ofis Calc programları ile oluşturulan hesap tablolarının Veri Çerçevelerine (Data Frame'e) dönüştürülerek çalışmalarımıza dahil edilmesi konusunu detayı olarak inceleyeceğiz.
MS Excel ve Libre Ofis Calc dosyalarının içeriğini çalışmamıza dahil etmek için read_excel() fonksiyonunu kullanmalıyız.
Bu fonksiyon …
Continue reading »
Bu bölümde sıfırdan Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturmayı ya da harici kaynaktan (MS Excel, LibreOfis Calc, CSV, JSON, URL ve Pano'dan) verileri okuyarak veri çerçevesine dönüştürmeyi öğreneceğiz.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini projemize dahil edip (içe aktarıp), kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım …
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 …