mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
value_counts() MetoduVeri çerçevemizde sütun bazında verinin kaç kez tekrar ettiğini (kaç adet bulunduğunu) öğrenmek için value_counts() metodunu kullanabiliriz.
value_counts metodu, veri frekansını (sıklığını) içeren bir Seri döndürün. Excel ve Libre Ofis Calc uygulamalarındaki Yinelenenleri Kaldır (Remove Duplicates) komutuna benzer bir işlev ile sütundaki benzersiz tüm değerleri içeren bir seri …
import pandas as pd
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 …
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)
| Birler | Onlar | Yüzler | |
|---|---|---|---|
| 0 | 9 | 82 | 246 |
| 1 | 7 | 78 | 180 |
| 2 | 8 | 83 | 565 |
| 3 | 6 | 82 | 486 |
| 4 | 4 | 37 | 615 |
| 5 | 2 … |
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)
| Birler | Onlar | Yüzler | |
|---|---|---|---|
| 0 | 9 | 82 | 246 |
| 1 | 7 | 78 | 180 |
| 2 | 8 | 83 | 565 |
| 3 | 6 | 82 | 486 |
| 4 | 4 | 37 | 615 |
| 5 | 2 … |
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)
| Birler | Onlar | Yüzler | |
|---|---|---|---|
| 0 | 9 | 82 | 246 |
| 1 | 7 | 78 | 180 |
| 2 | 8 | 83 | 565 |
| 3 | 6 | 82 | 486 |
| 4 | 4 | 37 | 615 … |
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)
| Birler | Onlar | Yüzler | |
|---|---|---|---|
| 0 | 9 | 82 | 246 |
| 1 | 7 | 78 | 180 |
| 2 | 8 | 83 | 565 |
| 3 | 6 | 82 | 486 |
| 4 | 4 | 37 … |
sum() MetoduPython'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 …
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)
| Birler | Onlar | Yüzler | |
|---|---|---|---|
| 0 | 9 | 82 | 246 |
| 1 | 7 | 78 | 180 |
| 2 | 8 | 83 | 565 |
| 3 | 6 | 82 | 486 |
| 4 | 4 | 37 | 615 |
| 5 | 2 … |
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 …
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 …