Veri İşleme İçin NumPy ve Pandas Kullanımı, Python dilinde veri analizi için en yaygın kullanılan kütüphanelerdir Bu eğitimde, veri manipülasyonuna yönelik temel kavramlar örneklerle anlatılır Pandas DataFrame yapısı, veri seçimi ve sıralaması, filtreleme, gruplama ve birleştirme işlemleri de dahil olmak üzere temel bilgiler sunulur Eğitimin sonunda, katılımcılar NumPy ve Pandas ile gelişmiş veri görselleştirme, keşifsel veri analizi ve makine öğrenmesi işlemlerini gerçekleştirebilir

Bu makale, NumPy ve Pandas kütüphanelerinin veri manipülasyonu için nasıl kullanılabileceğini ele almaktadır. NumPy, Python'da bilimsel hesaplamalar yapmak için kullanılan bir kütüphanedir ve Pandas ise veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan bir Python kütüphanesidir.

Python veri işleme dünyasında NumPy ve Pandas kütüphaneleri öncelikle kullanılır. NumPy sayesinde, Python dizisindeki ağır hesaplamalar yapılarak daha küçük bir kod bloğu oluşturulabilir ve sonuçlar daha hızlı bir şekilde elde edilebilir. Pandas ise veri manipülasyon işlemleri için kullanılır ve birçok veri formatını okuma imkanı sağlar.

Bu makalede, Pandas ve NumPy kütüphanelerinin temel veri yapıları olan DataFrame ve Series yapısı hakkında bilgilendirme yapılacak, sonra farklı veri formatlarına nasıl okuma işlemi yapılacağı anlatılacak, en son olarak ise veri manipülasyon işlemleri anlatılacaktır.

NumPy Nedir?

NumPy, Python programlama dilinde kullanılan bilimsel hesaplama kütüphanesidir. Bu kütüphane, büyük çok boyutlu dizilerin ve matrislerin hızlı ve etkili bir şekilde işlenmesi için tasarlanmıştır. NumPy, bilimsel hesaplamalarda sık sık kullanılan temel veri yapılarını sağlayarak, veri işleme işlemlerini hızlandırmaktadır.

NumPy'nin en büyük özelliklerinden biri, bir dizi matematiksel operasyonun performansını optimize etmek için yazılmış, C dilinde yazılmış altında yatan koddur. Bu nedenle, NumPy, büyük veri kümelerinde veri işlemenin anahtar kütüphanelerinden biridir. NumPy, Python programlama dilinde bilimsel hesaplamalar yapmak isteyen herkesin kullanması gereken bir kütüphanedir.

Pandas Nedir?

Pandas, Python programlama dilinde kullanılan bir kütüphanedir ve veri analizi ve manipülasyonu için geliştirilmiştir. Pandas, veri işleme sürecinde büyük kolaylık sağlayan temel bir araçtır ve yüksek performanslı hızlı veri manipülasyonuna olanak tanır. Kullanıcılar, veri manipülasyonunda sıklıkla kullanılan veri yapısı, DataFrame ve Series gibi temel öğeler ile işlem yapabilirler.

Pandas, veri analizi, filtreleme, arama, birleştirme, dönüştürme, gruplama, sıralama, işlevlerin uygulanması ve günlük verilerin işlenmesinde kullanılan diğer birçok araç sunar. Ayrıca, verileri farklı formatlarda okuyabilir ve yazabilirler, bu da kullanıcılara farklı kaynaklardan elde edilen verilerin işlenmesine olanak tanır.

Pandas Veri Yapıları

Pandas veri yapıları, verileri analiz etmek ve manipüle etmek için kullanılan temel öğeleri içerir. DataFrame ve Series olarak adlandırılan bu temel öğeler, verilerin düzenlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılır.

• Series: Tek boyutlu bir veri yapısıdır ve sütunları temsil eder. Series, bir dizi veya sütunu temsil edebilir. Series, aynı öğelerin bir arada bulunduğu bir dizi, örneğin bir sütun olabilir.
• DataFrame: Tablo benzeri bir veri yapısıdır ve sütunlar ve satırlar halinde düzenlenmiş verileri içerir. DataFrame veri yapısı, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi için özellikle yararlıdır. Sütunlar, Series'ler veya diziler olarak tanımlanabilir. Satırlar, tek tek datalara karşılık gelir.

Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için sağlam temel öğeler sunar ve bu öğelerle birlikte kullanıcılara daha doğru ve hızlı sonuçlar elde etme imkanı sağlar.

Series Veri Yapısı

Series veri yapısı, tek boyutlu verileri temsil etmek için kullanılır. Bu veriler, liste, dizi veya sütun gibi tek bir boyuta sahiptir. Sütun olarak temsil edilen veriler, her bir elemanın indeksleriyle birlikte saklanır ve bu indeksler sayesinde elemanlar erişilebilir hale gelir.

Bir Series nesnesi, veriler ve indekslerden oluşur. Veriler, tek boyutlu dizinin içinde tutulurken, indeksler, her bir elemana atanan özel bir etiketle birlikte Series nesnesinde saklanır. Bu etiketler, dilim işlemleri sırasında kullanılabilir ve verilerin gerekli olduğu şekilde erişilmesine olanak sağlar.

Series veri yapısı, verileri saklamak için farklı veri tiplerini destekler. Bunlar arasında sayılar, metinler, tarihler, zamanlar ve hatta Python nesneleri yer alabilir.

Series nesneleri, farklı yöntemlerle oluşturulabilir. Bir liste, dizi veya sözlük kullanarak bir Series nesnesi oluşturmak mümkündür. Ayrıca, Series nesnesindeki verileri filtrelemek, dönüştürmek ve sıralamak için bir dizi özel yöntem bulunmaktadır.

Bir Series nesnesi, hem tek bir elemana hem de birden çok elemana sahip olabilir. Birden çok eleman içeren bir Series nesnesi, bir DataFrame nesnesine dönüştürülebilir ve daha sonra farklı bir şekilde işlenebilir.

DataFrame Veri Yapısı

NumPy ve Pandas gibi kütüphaneler, veri manipülasyonunda oldukça önemli araçlar sunar. Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Pandas veri yapıları, DataFrame ve Series olarak adlandırılan temel öğeleri içerir. DataFrame, tablo benzeri bir veri yapısıdır ve sütunlar ve satırlar halinde düzenlenmiş verileri içerir.

DataFrame veri yapısı, verileri tablo şeklinde organize eder. Bu tablodaki her bir sütun verileri depolamak için kullanılır. Sütunlar aynı veri tipinde olabilir ve birbirlerinden bağımsızdır. Ayrıca, DataFrame üzerinde, ileri düzey veri manipülasyonu yapmak mümkündür.

Pandas DataFrame'leri, kolayca oluşturabilir ve silebilirsiniz. Ayrıca, DataFrame içinde bulunan veriler, farklı kaynaklardan da yüklenebilir. Verileri kaydedebilir ve farklı tiplerde dosyalara da yazabilirsiniz.

Genel olarak, DataFrame veri yapısı, verileri tablo şeklinde saklamak ve kolay bir şekilde manipüle etmek için harika bir araçtır. Sütunlar ve satırlar halinde düzenlenmiş veriler, filtreleme, gruplama, birleştirme ve benzeri işlemler yapmak için de oldukça uygun bir yapıdadır.

Pandas Veri Okuma ve Yazma

Pandas, veri analizi için kullanılan güçlü bir Python kütüphanesidir ve farklı formatlardaki verileri okuyabilir ve yazabilir. Pandas, bir CSV, Excel, SQL ya da bir HTML dosyasını Python'daki bir DataFrame yapısına dönüştürebilir.

Bir CSV dosyasını okumak ve bir DataFrame oluşturmak için aşağıdaki kod bloğu kullanılabilir:

import pandas as pddf = pd.read_csv('veri.csv')print(df)

Bir Excel dosyası okumak için, pandas.read_excel() yöntemi kullanılabilir. Excel dosyası, sayfa adı vererek veya sayfa indeksini kullanarak okunabilir. Örneğin:

import pandas as pddf = pd.read_excel('veri.xlsx', sheet_name='Sayfa1')print(df)

Öte yandan, verileri bir CSV dosyasına yazmak için, to_csv() yöntemi kullanılabilir. Aşağıdaki kod bloğu, DataFrame'i bir CSV dosyasına kaydediyor:

import pandas as pddata = {'Ad': ['Ali', 'Veli', 'Ayşe'], 'Yaş': [23, 25, 27]}df = pd.DataFrame(data)df.to_csv('veri.csv', index=False)

Yukarıdaki kod, "veri.csv" adlı bir dosya oluşturur ve DataFrame'i bu dosyaya yazar. Bu durumda index değeri de CSV dosyasına yazılmaz.

NumPy ve Pandas ile Veri Manipülasyonu

NumPy ve Pandas, veri bilimi alanında en popüler araçlardandır ve veri manipülasyonu için sundukları araçlar oldukça güçlüdür. NumPy, yüksek performanslı çok boyutlu dizi nesneleri ve matematiksel işlemler için bir kütüphanedir. Pandas ise verilerin analizi ve manipülasyonu için kullanılır. Birçok veri formatını yüklemenize, verileri filtrelemenize, gruplandırmanıza, birleştirmenize ve dönüştürmenize olanak sağlar.

NumPy ve Pandas araçlarından bazıları aşağıdaki gibidir:

• Numpy Array Oluşturma ve İşleme: NumPy, çok boyutlu dizileri hızlı ve etkili bir şekilde işlemek için optimize edilmiştir. Arraylerin birleştirilmesi, boyutları değiştirilmesi, istatistiksel işlemler yapılması, işlemler gerçekleştirilirken broadcasting kullanımı ve bir döngü yerine vektörel operasyonların yapılması gibi pek çok avantajı vardır..
• Pandas DataFrame İşlemleri: Pandas, tablo benzeri yapılar için idealdir. DataFrame veri yapısı, sütunlar ve satırlar halinde düzenlenmiş verileri içerir. Bu veri yapısı, veriler üzerinde işlemler yapmayı kolaylaştırır. Bu işlemler arasında verilerin filtrelenmesi, gruplandırılması, birleştirilmesi ve dönüştürülmesi yer alır.

NumPy ve Pandas'ın birlikte kullanımı müthiş bir veri işleme gücü sunar. NumPy'in çok boyutlu dizi işlemleri ve Pandas'ın veri manipülasyonu araçları, büyük veri kümelerinin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesine olanak tanır. Bu nedenle, veri bilimi alanında temel araçlardır ve her veri bilimcisi tarafından öğrenilmelidir.

Numpy Array Oluşturma ve İşleme

NumPy, Python'da sayısal hesaplama ve işlem yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. NumPy array'leri, Python listelerine benzer, ancak daha verimli ve hızlı bir şekilde çalışır. NumPy array'leri, önceden belirlenmiş boyutta ve tipte bir dizi elemandan oluşur.

NumPy array'leri, farklı şekillerde oluşturulabilirler. Örneğin, numpy.array fonksiyonu kullanılarak bir liste ya da başka bir array ile yeni bir NumPy array'i oluşturulabilir. Ayrıca, numpy.zeros ve numpy.ones fonksiyonları ile belirli bir boyutta sıfırlar ya da birlerden oluşan bir array oluşturulabilir.

NumPy array'leri, matematiksel işlemler için gerekli araçları da sağlar. Örneğin, iki array'in elemanlarını toplamak ya da iki array arasındaki farkı hesaplamak için numpy.add ve numpy.subtract fonksiyonları kullanılabilir.

NumPy array'leri, ayrıca filtreleme, indeksleme ve sıralama için de kullanılabilir. Örneğin, bir array'in belirli elemanlarını seçmek ya da koşullara göre filtrelemek için NumPy indeksleme yapısı kullanılabilir.

Bu özellikleriyle NumPy, veri işleme ve manipülasyonu için oldukça yararlı bir kütüphanedir. NumPy array'leri, daha hızlı ve verimli bir şekilde çalıştıkları için büyük boyutlu verilerle çalışırken oldukça faydalıdır.

Pandas DataFrame İşlemleri

Pandas DataFrame'leri, verileri düzgün bir şekilde düzenlemenizi sağlar. Filtreleme işlemi, belirli bir koşulu karşılayan verileri seçmenizi sağlar. Örneğin, bir veri kümesinde, sadece belirli bir tarihte yapılan işlemleri seçebilirsiniz. Gruplama işlemi, verileri belirli bir özelliğe göre gruplamayı sağlar. Örneğin, bir ülkenin eyaletleri hakkında veriler içeren bir tabloda, eyaletlere göre verileri gruplandırabilirsiniz.

Birleştirme işlemi, farklı veri kümelerini birleştirerek daha büyük bir veri kümesi oluşturmanızı sağlar. Örneğin, bir veri kümesinde öğrenciler ve bir diğerinde sınav sonuçları varsa, iki veriyi birleştirerek öğrenci ve sınav sonuçlarını içeren bir veri kümesi oluşturabilirsiniz.

Dönüştürme işlemi, verileri farklı bir formatta yeniden düzenlemenizi sağlar. Örneğin, sayısal bir veri kümesinde yer alan verileri belirli bir ölçeğe göre yeniden düzenleyebilirsiniz.