mhalil
3D Modelleme, Animasyon, Render, Vektör - Raster Grafik İşleme ve Python ile Programlama konularına meraklı Açık Kaynak Hayranı bir Makine Mühendisi
info() fonksiyonu, Veri Çerçevesinin satır ve sütun sayısı, sütun veri tipleri (sayı [int, float], metin [object, string], ...vb) ve doluluk oranı (boş olmayan hücre sayısı [non-null]) hakkında bilgi verir.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;
import pandas as pd …
isnull() MetoduVeri çerçevesinde boş, eksik, kayıp veri (excel tablosundaki boş hücre gibi düşünebiliriz) olup olmadığını isnull() metodu ile tespit edebiliriz. isnull ifadesini, boş mu?, geçersiz mi?, kayıp/eksik mi? sorusu olarak düşünebilirsiniz. Bu fonksiyonu çalıştırdığımızda veri çerçevesinin satır ve sütun başlıkları ekrana yazdırılır ancak veri yerine True ya da …
len() foknsiyonu, Veri Çerçevesinin kaç satırdan oluştuğunu 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 Çerçevesinin içeriğini görelim;
sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak", "Emre", "Ersin", "Sertaç …
shape fonksiyonu ile, Veri Çerçevesinin yapısını yani satır ve sütun bilgisini öğrenebiliriz.
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 …
tail() fonksiyonu, head() fonksiyonuna oldukça benzer bir fonksiyondur. Oluşturduğumuz ya da çalışmamıza dahil ettiğimiz Veri Çerçevelerinin son satırlarını görüp içerik hakkında bilgi edinmek istersek tail() fonksiyonunu kullanabiliriz. Tail kelimesi Türkçede, kuyruk, son kısım anlamına gelmektedir.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd …
Continue reading »
Bu bölümde MS Excel ve Libre Ofis Calc programları ile oluşturulan hesap tablolarının Veri Çerçevelerine (Data Frame'e) dönüştürülerek çalışmalarımıza dahil edilmesi konusunu detayı olarak inceleyeceğiz.
MS Excel ve Libre Ofis Calc dosyalarının içeriğini çalışmamıza dahil etmek için read_excel() fonksiyonunu kullanmalıyız.
Bu fonksiyon …
Continue reading »
MS Excel (xls, xlsx, xlsm ve xlsb) ve Libre Ofis Calc (odf, ods ve odt) dosyalarının içeriğini çalışmamıza dahil etmek için read_excel() fonksiyonunu kullanmalıyız.
Libre Ofis Calc dosyalarının içeriğini okuyabilmek için "openpyxl" kütüphanelerinin / modüllerinin yüklü olması gerekir.
Aşağıda, MS Excel ve Libre Ofis Calc programları ile oluşturulan hesap …
Continue reading »
Veri Çerçevelerinin oluştururken, indeks değerlerini index_col parametresi ile ayarlayabildiğimiz gibi İstersek Veri Çerçevesini oluşturduktan sonra da, set_index() metodu ile de indeks değerlerini değiştirebilir / atayabiliriz. dogumlar isimli veri çerçevemizi yeniden oluşturup indeks başlığı set_index() metodu ile değiştirelim.
dogumlar = pd.read_excel("Veri_Setleri/AyaGöreDoğumlar.xlsx")
print(dogumlar)
| Yıl | Toplam | Ocak | Şubat … |
|---|
Bu bölümde sıfırdan Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturmayı ya da harici kaynaktan (MS Excel, LibreOfis Calc, CSV, JSON, URL ve Pano'dan) verileri okuyarak veri çerçevesine dönüştürmeyi öğreneceğiz.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini projemize dahil edip (içe aktarıp), kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım …
Continue reading »
Bu bölümde sıfırdan Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturmayı öğreneceğiz.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini projemize dahil edip (içe aktarıp), kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;
import pandas as pd
Veri Çerçevesi (Data Frame) Oluşturmak ya da …
Continue reading »