Düzenli İfadeler - sub

sub() Fonksiyonu

Şimdiye kadar hep düzenli ifadeler yoluyla bir karakter dizisini nasıl eşleştireceğimizi inceledik. Ama tabii ki düzenli ifadeler yalnızca bir karakter dizisi bulmakla ilgili değildir. Bu araç aynı zamanda bir karakter dizisini değiştirmeyi de kapsar. Bu iş için temel olarak iki metot kullanılır. Bunlardan ilki sub() metodudur. Substitute …

Düzenli İfadeler - subn

subn() Fonksiyonu

Bu metodu çok kısa bir şekilde anlatıp geçeceğiz. Çünkü bu metot sub() metoduyla neredeyse tamamen aynıdır. Tek farkı, subn() metodunun bir metin içinde yapılan değişiklik sayısını da göstermesidir. Yani bu metodu kullanarak, kullanıcılarınıza “toplam şu kadar sayıda değişiklik yapılmıştır” şeklinde bir bilgi verebilirsiniz. Bu metot çıktı olarak iki …

Düzenli İfadeler - Tanım ve Fonksiyonlar

Düzenli İfadeler (Regular Expressions)

Düzenli ifadeler (RegEx ya da Regular Expression), bir arama işleminde eşleştirilecek deseni temsil eden özel dizelerdir. Bir başka tanımla bir karakter dizisi içinde bulunan, belli bir düzene uyan eşleşmeleri bulmanıza ve yönetmenize yardımcı olacak desenler oluşturmanıza izin veren bir metin dizisidir (bir string ifadedir). Bir metinde …

PyAutoGUI

PyAutoGUI Kütüphanesi

PyAutoGUI, fare ve klavyeleri kontrol etmemizi sağlayan, böylece otomatik görevler yapan kodlar/botlar yazmamıza yardımcı olan güzel, faydalı bir Python kütüphanesidir (modülüdür).

PyAutoGUI kütüphanesi ile aşağıda listelenen işlemleri yapabiliriz;

• İmleci hareket ettirme,
• İstenilen yere tek, çift ya da daha fazla tıklama,
• Pencere, diyalog kutusu taşıma, kaydırma çubuğunu hareket …

Pandas 12 - Operator Kullanımı

Operator Kullanımı

Atama Operatorleri

import pandas as pd

Aritmetik İşlem Operatörleri

sum() Metodu

Python'dan kullanmaya aşina olduğumuz sum() fonksiyonu, Pandas içerisinde metot olarak bulunuyor. Yani Python'da sum() fonksiyonuna parametre olarak değişken veriyorduk.

(Ör. sum(liste)). Pandasta ise veri çerçevesi adının sonuna metot olarak ekliyoruz.

(Ör. VeriCercevesi.sum()) Örneklerle inceleyelim.

baslik …

Pandas - Bölme Operatörü

/ (Bölme) Operatörü

İki sütun verisini / bölme operatörü ile bölebiliriz.

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

Pandas - Çarpma Operatörü

* (Çarpma) Operatörü

İki sütun verisini * çarpma operatörü ile çarpabiliriz.

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

Pandas - Çıkarma Operatörü

- (Çıkarma) Operatörü

İki sütun verisini - çıkarma operatörü ile çıkarabiliriz, farkını alabiliriz.

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

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"]
df = pd.read_excel …