Pandas - unique ve nunique

unique() ve nunique() Fonksiyonları

unique() Fonksiyonu

unique() Fonksiyonu, Veri Çerçevesinden benzersiz değerler tespit etmek, kategorik verileri analiz etmek veya yinelenen verileri tanımlamak için kullanılır.

unique() Fonksiyonunun Kullanımı

unique() Fonksiyonu bir NumPy dizisi döndürür. Bir sütundaki benzersiz (farklı) değerleri tanımlamak için kullanışlıdır ve bu, kategorik verilerle çalışırken veya benzersiz değerleri algılarken …

Pandas - value_counts

value_counts() Metodu

pandas.DataFrame.value_counts

DataFrame.value_counts( *subset=None*, 
                        *normalize=False*, 
                        *sort=True*, 
                        *ascending=False*, 
                        *dropna=True*)

Veri çerçevemizde sütun bazında verinin kaç kez tekrar ettiğini (kaç adet bulunduğunu) öğrenmek için value_counts() fonksiyonunu kullanbiliriz. value_counts metodu, veri frekansını (sıklığını) içeren bir Seri döndürün. Excel ve Libre Ofis Calc uygulamalarındaki Yinelenenleri …

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"]
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 …