Pandas - mean

mean() Metodu

Her sütun için ortalama değer hesaplamak için mean() metodunu kullanabiliriz.

baslik = ["Birler", "Onlar", "Yüzler"]
basliksiz = pd.read_excel("Veri_Setleri/basliksiz.ods", header = None, names = baslik )
print(basliksiz)

Pandas - sum operatörü

sum() Metodu

Python'dan toplam değeri bulmak için kullanmaya aşina olduğumuz sum() fonksiyonu, Pandas içerisinde metot olarak bulunuyor. Yani Python'da sum() fonksiyonuna parametre olarak bir değişken veriyorduk. (Ör. sum(liste)). Pandasta ise veri çerçevesi adının sonuna metot olarak ekliyoruz. (Ör. VeriCercevesi.sum())

Örneklerle inceleyelim.

baslik = ["Birler", "Onlar", "Yüzler"]
basliksiz = pd.read_excel …

Pandas - Toplama Operatörü

+ (Toplama) Operatörü

İki sütun verisini + toplama operatörü ile toplayabiliriz.

baslik = ["Birler", "Onlar", "Yüzler"]
basliksiz = pd.read_excel("Veri_Setleri/basliksiz.ods", header = None, names = baslik )
print(basliksiz)

Pandas - Melt

Pandas Melt Fonksiyonuyla Verilerinizi Yeniden Şekillendirin

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 …

Pandas - pivot_table()

Pandas'ta Pivot Table (Özet Tablo) Fonksiyonunun Kullanımı

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.

Pivot Tablolar, verileri hızlı bir şekilde özetleyebilmek, verilerinizin nasıl göründüğüne dair bir fikir edinebilmek için önemli bir beceridir. Fonksiyon …

Pandas - groupby

groupby() Fonksiyonu

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.

groupby fonksiyonu …

Pandas - Between

between() Fonksiyonu

Bir sayısal aralık belirterek filtreleme yapmak istersek between() metodunu / fonksiyonunu kullanabiliriz.

Örnek Veri çerçevemiz aşağıda görünmektedir.

import pandas as pd
imdb = pd.read_excel("Veri_Setleri/imdb.xlsx", decimal=",")
print(imdb)

Pandas - BüyükEşit Operatörü

>= (BüyükEşit)Operatörü

Örnek Veri çerçevemiz aşağıda görünmektedir.

import pandas as pd
imdb = pd.read_excel("Veri_Setleri/imdb.xlsx", decimal=",")
print(imdb)

Pandas - Büyüktür Operatörü

> (Büyüktür) Operatörü

Örnek Veri çerçevemiz aşağıda görünmektedir.

import pandas as pd
imdb = pd.read_excel("Veri_Setleri/imdb.xlsx", decimal=",")
print(imdb)

Pandas - Eşit Değil Operatörü

!= (Eşit Değil) Operatörü

Örnek Veri çerçevemiz caşağıda görünmektedir.

import pandas as pd
imdb = pd.read_excel("Veri_Setleri/imdb.xlsx", decimal=",")
print(imdb)