mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
join() metodu, Veri çerçevelerini birleştirmek için kullanılan fonksiyonlardan biridir. join() fonksiyonunun parametreleri kullanılarak, matematik dersinteki Kümeler konusu mantığında birleştirme işlemleri yapılabilir.
join() metodu, parametresiz kullanıldığında varsayılan olarak left join (how = "left")
değerini alır. Sol tarafta yazılan veri çerçevesindeki tüm değerler alınır, bu çerçevedeki indeks değerleri sağ tarafta yazılan …
merge() fonksiyonu join() fonksiyonuna benzer ancak bazı farklı özellikleri vardır. Veri Çerçevesi (DataFrame) veya adlandırılmış Seri nesnelerini (Series) veritabanı stili birleştirme yöntemi ile (SQL’de bulunan inner join, outer join … ‘e benzer) birleştirmek için merge() fonksiyonunu kullanılabilir.
Adlandırılmış Seri nesnesi (Series), adlandırılmış tek bir sütuna sahip Veri çerçevesi …
reindex() fonksiyonu, Pandas'ta temel veri sıralama (hizalama) yöntemlerinden biridir. Bir veri çerçevesinin satır ya da sütunlarını yeniden sıralamak için kullanılan en yaygın yöntemdir. Prensip olarak, etiket sıralama mantığına dayanır. Bu işlem, indeks değerlerini ya da sütun isimlerini yeniden sıralamak ve verileri belirli bir eksen (Satır
ya da sütun …
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 çerçevesini sütun(lar)daki değerlere göre sıralamak istersek (sütun başlıklarına göre değil), sort_values() fonksiyonunu kullanmalıyız. Sütun başlıklarına (isimlerine) göre sıralama yapmak isterseniz, sort_index() Fonksiyonunu ya da reindex() Fonksiyonu inceleyebilirsiniz
sort_values() fonksiyonu ile sütun değerlerine göre sıralama yapmak için by parametresi kullanılmalıdır. by parametresi …
Python ile kodlama yaparken, metinsel ifadelerle uğraştığımızda kullandığımız string metotlarını hatırlarsınız. Örneğin, Metinlerin tümünü büyük harfe ya da küçük harfe
çevirmek. Bu tür string metotları Pandas ile kulanmak ve veri çerçevesine uygulamak mümkün. Bunun için str ifadesini kullanabiliriz.
Önce Bir Veri Çerçevesi oluşturalım ve gözatalım.
sozluk = {"isim" : ["Mustafa …
Satırların sütuna, sütunların satıra çevrilme işlemini transpose() fonksiyonu yardımıyla gerçekleştirebiliriz. Bu fonksiyon, Excel, LibreOfis,...vb uygulamalarda, "İşlemi tersine çevir" komutu ile aynı sonucu verir.
Aşağıda bir veri çerçevesi oluşturup, veri çerçevemizin transpozunu alalım.
import pandas as pd
sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak", "Emre", "Ersin", "Sertaç", "Furkan","Murat","Ahmet …
Veri Çerçevelerinde eksik veri bulunan satır ve sütunları otomatik olarak silmek için dropna() metodunu kullanabiliriz. Metodun kullanım şekli aşağıdaki gibidir.
VeriÇerçevesi_Adı.dropna(axis = 0 ya da 1, inplace = True ya da False)
Eksenleri tanımlayan parametredir.
Sıfır (0) Satırları,
Bir (1) Sütunları
temsil eder. Varsayılan değer Sıfır …
Continue reading »
Veri Çerçevelerimizde eksik veri bulunması durumunda, her zaman satır ve sütunları silmeye çalışmayız. Bazen eksik verilerin yerine, yeni değer atamamız gerekebilir. Örneğin matematiksel işlemlerde, Pandas ile satır ya da sütunların ortalama değerlerini hesaplatıp, eksik verilerin yerine ( eksik veriyi, Excel programındaki boş hüçreler gibi düşünülebilir) yazdırabiliriz/atayabiliriz.
DataFrame.fillna …
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.
Continue reading »
loc[]metoduna benzer şekilde kullanılır, her ikisi de etiket tabanlı aramalar sağlar. Bir Veri çerçevesi …