Pandas - describe

describe Fonksiyonu

describe() fonksiyonu, sayısal veri barındıran sütunlar hakkında detaylı matematiksel bilgiler verir.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd

Basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri Çerçevesinin içeriğini görelim;

sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak …

Continue reading »

Pandas - dtypes

dtypes Fonksiyonu

dtypes fonksiyonu, veri çerçevesinin sütunlarına ait veri tiplerini görüntüler. Yani sütunlardaki verilerin, sayısal mı? metin tabanlı mı olduğunu bildirir.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd

Basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri …

Continue reading »

Pandas - head

head() Fonksiyonu

head() fonksiyonunu, oluşturduğumuz ya da çalışmamıza dahil ettiğimiz (içe aktardığımız) Veri Çerçevelerinin ilk satırlarını görüntüleyerek, içerik hakkında bilgi edinmemizi sağlar. Head kelimesi Türkçede Baş, Kafa anlamına gelmektedir.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd

Basit bir …

Continue reading »

Pandas - index

index Fonksiyonu

index fonksiyonu, Veri Çerçevesinin indeks bilgisini döndürür.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd

Basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri Çerçevesinin içeriğini görelim;

sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak", "Emre", "Ersin", "Sertaç", "Furkan …

Continue reading »

Pandas - info

info() Fonksiyonu

info() fonksiyonu, Veri Çerçevesinin satır ve sütun sayısı, sütun veri tipleri (sayı [int, float], metin [object, string], ...vb) ve doluluk oranı (boş olmayan hücre sayısı [non-null]) hakkında bilgi verir.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd …

Continue reading »

Pandas - isnull

isnull() Fonksiyonu

Veri çerçevesinde boş, eksik, kayıp veri (excel tablosundaki boş hücre gibi düşünebiliriz) olup olmadığını isnull() fonksiyonu ile tespit edebiliriz. isnull ifadesini, boş mu?, geçersiz mi?, kayıp/eksik mi? sorusu olarak düşünebilirsiniz. Bu fonksiyonu çalıştırdığımızda veri çerçevesinin satır ve sütun başlıkları ekrana yazdırılır ancak veri yerine True ya da …

Continue reading »

Pandas - len

len() Fonksiyonu

len() foknsiyonu, Veri Çerçevesinin kaç satırdan oluştuğunu bildirir.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd

Basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri Çerçevesinin içeriğini görelim;

sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak", "Emre", "Ersin", "Sertaç …

Continue reading »

Pandas - shape

shape Fonksiyonu

shape fonksiyonu ile, Veri Çerçevesinin yapısını yani satır ve sütun bilgisini öğrenebiliriz.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;

import pandas as pd

Basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri Çerçevesinin içeriğini görelim;

sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil …

Continue reading »

Pandas - tail

tail() Fonksiyonu

tail() fonksiyonu, head() fonksiyonuna oldukça benzer bir fonksiyondur. Oluşturduğumuz ya da çalışmamıza dahil ettiğimiz Veri Çerçevelerinin son satırlarını görüp içerik hakkında bilgi edinmek istersek tail() fonksiyonunu kullanabiliriz. Tail kelimesi Türkçede, kuyruk, son kısım anlamına gelmektedir.

Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd …

Continue reading »