Pandas - at

at[] Metodu

at[] metodunu, bir satır/sütun etiket çifti belirterek tek bir değere erişmek için kullanabiliriz. MS Excel ya da Libre Ofis Calc uygulamalarındaki satır ve sütun değerlerinin kesişimindeki hücre değerine ulaşmak ile aynı mantık.

loc[] metoduna benzer şekilde kullanılır, her ikisi de etiket tabanlı aramalar sağlar. Bir Veri çerçevesi …

Continue reading »

Pandas - iat

iat[] Metodu

iat[] metodu, satır/sütun çiftinde tamsayı belirtilerek tek bir değere erişim sağlamak için kullanılır. ve iloc[] metoduna benzerdir, her iki metot ta tamsayı tabanlı aramalar sağlar. at[] metodunda etiket kullanırken iat[] metodunda indeks değeri olan tamsayı kullanılır. loc[] ve iloc[] metoduna benzer mantık.

Bir Veri çerçevesi (DataFrame) veya …

Continue reading »

Pandas - iloc

iloc[] Fonksiyonu Nedir? Nasıl Kullanılır?

Veri Çerçevesindeki istenilen satır ve sütunu seçmek/görüntülemek için iloc[] metodu kullanılır. iloc[] kelimesini unutmamak için İndex Location (Konumun İndeks Değeri) ya da İnteger Location (Konumun Tamsayı değeri) gibi düşünebilir, hafızanızda kodlayabilirsiniz. Bir başka ifadeyle, iloc[] için, Tamsayı değerine dayalı konum indeksleme metodu diyebiliriz. Esas …

Continue reading »

Pandas - Koşullu Seçim

Koşullu Satır Seçimi

Veri çerçevemizde belirttiğimiz koşullara uyan satırları seçmek istersek, bunu Python operatörleri ile rahatlıkla gerçekleştirebiliriz. Önce Veri Çerçevemize göz atalım;

print(df)
max_speed shield
cobra 1 2
viper 4 5
sidewinder 7 8

shield sütununda 6'dan büyük değerleri barındıran satırları seçmek istediğimizi varsayalım ve buna uygun kodu yazıp …

Continue reading »

Pandas - loc

loc[] Fonksiyonu Nedir? Nasıl Kullanılır?

Etiketlere veya mantık (boole) dizisine göre bir satır ve sütun grubuna erişim

loc[] metodu, iloc[] metoduna benzer bir metottur ancak loc[] metodunda, satır ve sütun seçmek/görüntülemek istediğimiz zaman, satır ve sütunların isimlerini / ifadelerini (metinsel / string ifadelerini) yazmalıyız. loc[] metodu aslında etiket tabanlıdır, ancak bir …

Continue reading »

Pandas - pandas-index

Index() Fonksiyonu Nedir? Nasıl Kullanılır?

Index() Fonksiyonu, df.reindex ile aynı davranır.

Index metodu, veri çerçevesindeki index isimlerine göre Sıralama ve satır seçimi yapmamızı sağlar. name parametresi ise, indeks başlığı olarak kullanacağımız değeri atamamıza yarar.

Önce Veri Çerçevemize göz atalım;

print(df)
max_speed shield
cobra 1 2
viper 4 5 …

Continue reading »

Pandas 03 - Veriyi Keşfet - İncele

Veriyi Keşfet / İncele

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 »

Pandas - columns

columns Fonksiyonu

columns fonksiyonu, oluşturulan ya da içe aktarılan Veri Çerçevelerinin başlık satırını çıktı olarak verir. columns fonksiyonunu kullanırken sonunda parantez işaretleri kullanmadığımıza dikkat edin.

Veri çerçevesine filtreleme işlemi uygulamak istediğimiz zaman, bu fonksiyon çok işimize yarar. Sütun isimlerini hızlı bir şekilde görüntülüyerek filtrelemek ya da seçmek istediğimiz sütun başlıklarını …

Continue reading »

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 »