Python'da İleri Veri Manipülasyonu: Pandas Datafraimi kullanarak verileri gruplayıp toplayabilirsiniz Bu eğitimde öğreneceğiniz gruplandırma ve toplama işlemleri ile veri analizi yapmanın keyfini çıkarın!
Dijital dünya her geçen gün büyürken, veri analizi ve manipülasyonu da hayatımızın bir parçası haline geldi. Özellikle büyük veri setlerini ele alırken, manipülasyon işlemi oldukça zorlu olabiliyor. Pandas datafram'i, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işlemek ve manipüle etmek için kullanılan bir Python kütüphanesi olarak karşımıza çıkıyor.
Bu makalede, Pandas datafram'in gruplandırma ve toplama işlemleri detaylı bir şekilde incelenecektir. Bu işlemler, veri setinin farklı özelliklere göre gruplandırılması ve özetlenmesini mümkün kılmaktadır. Ayrıca belirli ölçütlere göre verilerin toplanması işlemleri de yapılabilmektedir.
Gruplandırma İşlemleri
Gruplandırma işlemleri, verilerin belirlenen özelliklere göre gruplandırılması ve özetlenmesi için kullanılan işlemlerdir. Bu işlem, verilerin daha anlaşılır ve daha yönetilebilir hale gelmesini sağlar. Pandas Datafraimi kullanarak gruplandırma işlemi oldukça basit bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Gruplandırma işlemini gerçekleştirmek için bazı özelliklere sahip fonksiyonlar mevcuttur. Bu fonksiyonlar, verileri belirlenen özelliklerine göre gruplandırmak ve daha sonra bu grupların özet bilgilerini sunmak için kullanılır. Örnek verecek olursak, mean() fonksiyonu kullanılarak belirli bir sütunun ortalama değeri hesaplanabilir.
Ayrıca, gruplandırma işlemi farklı seviyelerde de gerçekleştirilebilir. Örneğin, birden fazla özellik kullanarak daha ayrıntılı ve kapsamlı bir gruplandırma yapılabilir. Groupby() fonksiyonu kullanılarak birden fazla özellik belirtilebilir ve veriler bu özelliklere göre gruplandırılabilir.
- Gruplandırma işlemlerinde en sık kullanılan fonksiyonlar
- Groupby() fonksiyonunun kullanımı ve özellikleri
- Birden fazla özellik kullanılarak gruplandırma işleminin gerçekleştirilmesi
Gruplandırma işlemleri verilerin daha anlaşılır ve düzenli hale getirilmesi için oldukça önemlidir. Bu işlemler, farklı veri setleri üzerinde uygulanarak, daha detaylı veri analizi yapılmasına da olanak sağlar.
Gruplandırma Fonksiyonları
Gruplandırma fonksiyonları, verilerin belirli kategoriler altında toplanması ve bu toplamaların özetlenmesi amacıyla kullanılır. Pandas datafraimi, kullanıcılara birçok farklı gruplandırma fonksiyonu sunar. Bu fonksiyonlar, verilerin istenen bir özellikte gruplandırılmasını sağlar.
Gruplandırma fonksiyonları arasında groupby() en çok kullanılanıdır. Bu fonksiyon, belirli bir sütuna göre verileri gruplandırır. Kullanıcı, gruplandırmak istediği sütunu seçerek fonksiyonu çağırabilir. Gruplandırma sonrasında, ilgili sütun üzerinde toplama işlemleri yapmak mümkündür.
- size(): Her gruba ait eleman sayısını verir.
- mean(): Her gruptaki sayısal verilerin ortalamasını hesaplar.
- sum(): Her gruptaki sayısal verilerin toplamını hesaplar.
Gruplandırma fonksiyonları, veri analizi ve işleme üzerinde oldukça etkilidir. Bu fonksiyonları doğru bir şekilde kullanarak verilerin istenen özelliklerine göre gruplandırılması ve özetlenmesi mümkündür.
Gruplandırma Örnekleri
Gruplandırma işleminin gerçek hayat örneklerini inceleyerek daha iyi anlayabiliriz. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde bulunan verileri gruplandıralım. Bu sitede bulunan ürünlerin kategorileri ve satışları verilerimiz olsun.
| Ürün Kategorisi | Satış Adedi |
|---|---|
| Elektronik | 500 |
| Giyim | 300 |
| Kozmetik | 200 |
| Ev ve Yaşam | 400 |
| Kitap | 150 |
Bu verileri ürün kategorilerine göre gruplandırarak, kategorilerle ilgili istatistiksel bilgileri çıkarabiliriz. Örneğin, her bir kategorinin toplam satış sayısını, ortalama satış sayısını, en yüksek ve en düşük satış sayısını hesaplayabiliriz. Bunu yapmak için gruplandırma fonksiyonlarını kullanmamız gerekiyor.
Gruplandırma işleminde, istediğimiz özellik veya özellikler temel alınarak veriler birbirinden ayrılır ve bu şekilde işlem yapılır. Yukarıdaki örnekte de, ürün kategorileri temel alınarak veriler gruplandırılır.
Bir diğer örnek ise, bir okul veri seti üzerinden gruplandırma işlemi yapalım. Öğrenci numaraları, öğrenci adı, aldığı derslerin kodu ve notları verilerimiz olsun.
| Öğrenci Numarası | Öğrenci Adı | Ders Kodu | Notu |
|---|---|---|---|
| 001 | Ahmet | 101 | 85 |
| 002 | Mehmet | 102 | 90 |
| 001 | Ahmet | 103 | 75 |
| 003 | Ayşe | 101 | 95 |
| 002 | Mehmet | 103 | 80 |
Bu verileri öğrenci numaralarına göre gruplandıralım. Bu sayede her öğrencinin aldığı dersler ve notları listelenebilir ve ayrıca öğrencilerin not ortalamaları hesaplanabilir.
Gruplandırma işlemi, verileri daha anlamlı ve anlaşılır hale getirmemizi sağlar. Bu sayede veriler hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve istatistiksel analiz yapabiliriz.
Toplama İşlemleri
Veri manipülasyonundaki diğer önemli işlemlerden biri de toplama işlemleridir. Bu işlemler, belirlenen bir gruplama ölçütüne göre verilerin toplanmasına olanak sağlar. Pandas datafraimi sayesinde bu işlemler de oldukça kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Toplama işleminin belirleyici özelliklerinden biri, gruplama işlemi ile benzerdir. Ancak gruplandırma işlemi sonucu veriler özetlenirken, toplama işlemi sonucu veriler toplanır. Bu sayede, veri seti içindeki farklı sınıflara ait olan veriler kolayca toplanabilir ve daha net bir sonuca ulaşılabilir.
Toplama işlemini gerçekleştirmek için kullanabileceğimiz birçok fonksiyon vardır. Bunların başlıcaları mean(), sum(), count() ve max() gibi fonksiyonlardır. mean() fonksiyonu belirtilen özelliklere göre ortalamayı, sum() fonksiyonu toplam değeri, count() fonksiyonu da veri setinde bulunan öğelerin toplam sayısını hesaplar. max() fonksiyonu ise verilerin maksimum değerlerini bulmamızı sağlar.
Toplama işlemleri de gruplandırma işlemleri gibi gerçek hayattan birçok örnek üzerinden anlatılabilir. Örneğin bir mağaza veri setinde, ürünlerin satış adetleri farklı kategorilere ayrılmış olsun. Bu durumda, sum() fonksiyonu kullanarak kategorilere göre satışların toplam adetleri tek tek hesaplanabilir.
Toplama işlemlerinin ve gruplandırma işlemlerinin bir arada kullanılması ise veri manipülasyonunda büyük bir önem arz eder. Bu sayede, veri setleri üzerinde daha detaylı ve spesifik işlemler gerçekleştirilebilir.
Toplama Fonksiyonları
Toplama işlemi, belirli bir gruplama ölçütüne göre ilgili verilerin toplandığı işlemdir. Toplama fonksiyonları, Pandas datafraimi kullanarak bu işlemi gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. En sık kullanılan toplama fonksiyonları arasında sum(), mean(), median(), min() ve max() yer almaktadır.
sum() fonksiyonu, belirtilen gruplardaki sayısal verilerin toplamını hesaplar. mean() fonksiyonu, belirtilen gruplardaki sayısal verilerin aritmetik ortalamasını hesaplar. median() fonksiyonu, belirtilen gruplardaki sayısal verilerin medyanını hesaplar. min() fonksiyonu, belirtilen gruplardaki sayısal verilerin en küçük değerini hesaplar. max() fonksiyonu ise belirtilen gruplardaki sayısal verilerin en büyük değerini hesaplar.
Bu fonksiyonların yanı sıra, ilgili verilerin sayısını belirleyen count() fonksiyonu, her grup için standart sapmayı hesaplayan std() fonksiyonu ve grup ortalamasından sapmayı hesaplayan var() fonksiyonu da kullanılabilir. Toplama işlemleri için belirlenen gruplama ölçütüne bağlı olarak, uygun olan fonksiyon kullanılmalıdır.
Toplama fonksiyonlarının özellikleri arasında, belirlenen gruplama ölçütlerine göre toplama işleminin gerçekleştirilmesi ve sonuçların uzun bir DataFrame içinde görüntülenebilmesi yer alır. Aynı zamanda, yeni toplama fonksiyonları da Pandas kütüphanesi içinde defalarca kullanılabilir ve her fonksiyon, belirtilen gruplama ölçütlerine göre toplama işleminin sonucunu hızlı bir şekilde almanızı sağlar.
Toplama fonksiyonları, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışırken veri işleme sürecini hızlandırmak ve sonuçların doğru bir şekilde hesaplanmasını sağlamak için büyük bir öneme sahiptir. Bu fonksiyonlar doğru bir şekilde kullanıldığında, işlemci gücünden tasarruf edilir ve veri manipülasyonu süreci daha verimli hale gelir.
Toplama Örnekleri
Toplama işlemi, verilerin belirli bir gruplama ölçütüne göre toplanması işlemidir. Bu işlem gerçek hayattaki birçok veri setinde, toplama özelliğinin özetlenmesi için oldukça önemlidir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde hangi bölgede daha fazla satış yapıldığına dair bir analiz yapmak için toplama işlemi kullanılabilir.
Bir diğer örnek ise bir şirketin ürünlerine ait gelirlerin yıl bazında nasıl bir değişim gösterdiğini analiz etmek için toplama işlemi kullanılabilir. Bu analiz, şirketin belirli dönemlerdeki kazançlarının artması veya azalması hakkında fikir verir.
Toplama işlemi için Pandas librarysi, çok sayıda işlevsellik sunar. Bu işlevler arasında sum (), mean (), median (), min (), max (), count () ve başkaları yer alır. Bu işlevler, özet istatistiklerinin hesaplanması için oldukça yararlıdır.
Bir kafede yapılacak olan toplama işlemi için, kafedeki günlük satışların verileri kullanılabilir. Bu veriler aşağıdaki tabloda listelenmiştir:
| Tarih | Sıcak İçecek Satışları | Soğuk İçecek Satışları | Tatlı Satışları | Toplam Satışlar |
|---|---|---|---|---|
| 01.01.2021 | 25 | 35 | 20 | 80 |
| 02.01.2021 | 30 | 45 | 15 | 90 |
| 03.01.2021 | 20 | 25 | 10 | 55 |
Bu veriler, belirli bir dönemde kafede yapılan satışları gösterir. Bu verileri kullanarak, kafede hangi ürünlerin daha çok satıldığına dair bir analiz yapılabilir.
Örneğin, toplam satışların hesaplanması için sum () işlevi kullanılabilir. Bu işlev, tüm sütunlar için belirtilen hesaplamayı yapar. Buna göre, toplam satış rakamı 225'tir ve bu, tüm ürün satışlarının kombinasyonunu içerir.
Yine aynı şekilde, tatlı ürünlerinin satışları için toplama işlemi yapılabilir. Bu, tatlı ürünlerinin satış sayısını hesaplayarak şirketin tatlı ürünlerine yönelik stratejilerinin daha iyi organize edilmesine olanak tanır.