Python ile veri manipülasyonu yaparken Pandas kullanmanın yöntemleri ve nasıl kullanılacağı hakkında bilgi alın Bu kursla herhangi bir veri doğrusal bir şekilde işlenebilir ve sınıflandırılabilir Pandas kullanarak veri analizi yaparak işinizi daha iyi hale getirin

Python, son yıllarda en çok kullanılan programlama dillerinden biridir. Veri manipülasyonu, analizi ve görselleştirmesi alanında da oldukça etkilidir. Bu makalede, Python kullanarak veri manipülasyonunun temellerini öğrenecek ve Pandas kütüphanesi ile veri analizi yapmanın pratik yollarını keşfedeceksiniz.

Verilerin manipülasyonu, verilerin düzenlenmesi, filtrelenmesi, birleştirilmesi ve özelliklerinin dönüştürülmesi gibi işlemleri içerir. Pandas, bu işlemleri yapmanın kolay ve hızlı bir yolunu sunar. Açık kaynak kodlu olan Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için birçok özellik sağlar ve Python programlama dilinde son derece popülerdir.

Pandas kütüphanesini Python çekirdeğine yüklemek oldukça kolaydır. Sadece pip install pandas yazarak kurulumunuzu yapabilirsiniz. Pandas, tablo yapıları üzerinde veri analizi ve manipülasyonu için birçok özellik sunar: veri temizleme, veri birleştirme ve gruplama işlemleri gibi. Pandas DataFrame, Pandas kütüphanesinin en önemli veri yapılarından biridir ve birçok veri analizi işlemi için kullanılan bir tablo yapısıdır.

Pandas Nedir?

Pandas, açık kaynaklı bir kütüphane olarak Python programlama dili için özellikle veri analizi ve veri manipülasyonu işlemlerinde kullanılır. Verilerin yüklenmesi, temizlenmesi, manipüle edilmesi ve analiz edilmesi gibi birçok işlemi kolaylıkla gerçekleştirmek için kullanılan Pandas kütüphanesi, birçok veri bilimi projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Pandas'ın içinde bulunduğu Python ekosistemi, verilerin analizi ve manipülasyonu için birçok araç sunar. Pandas, bu araçlar arasında en yaygın olarak kullanılanıdır. Pandas, daha derinlemesine veri analizi işlemleri yapma yeteneğine sahip olmanıza izin verir ve diğer Python kütüphaneleriyle birlikte kullanılabilir.

Pandas Kurulumu

Pandas kütüphanesini kullanarak veri analizi yapmak için öncelikle kütüphanenin Python çekirdeğine yüklenmesi gerekmektedir. Pandas kütüphanesi Python 2 ve 3 sürümleri tarafından desteklenmektedir. Kütüphane, Anaconda dağıtımı gibi bazı Python dağıtımlarının temel bir parçasıdır.

Python'un resmi paket yöneticisi PIP, Pandas kütüphanesini yüklemek için en yaygın kullanılan yöntemdir. Pandas kütüphanesini yüklemek için, terminal veya komut istemcisinde aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

• pip komutunun doğru şekilde yüklendiğinden emin olun.
• Eğer sudo kullanıyorsanız, sistem yönetici yetkilerine sahip olmanız gerekmektedir.
• Bazı Linux dağıtımlarında pip3 kullanılması gerekebilir.

Pandas kütüphanesinin yüklenmesi başarılı bir şekilde gerçekleştiği zaman, Python programı içerisinde import pandas komutunu kullanarak kütüphaneyi kullanmaya başlayabilirsiniz.

Pandas kütüphanesini Python çekirdeğine yüklemek oldukça kolaydır. Kurulumu gerçekleştirmek için aşağıdaki komut satırını kullanabilirsiniz:

Pandas kütüphanesi için çeşitli bağımlılıkların yüklenebilmesi için 'pip' aracı kullanılmaktadır. Yükleme işlemi tamamlandıktan sonra Pandas kütüphanesi kullanıma hazırdır.

Pandas kütüphanesi, Python programlama dilinde veri manipülasyonu ve analizi yapmak için oldukça önemlidir. Pandas'ı kullanmak için önce Python çekirdeğine kütüphaneyi yüklemek gerekiyor. Pandas kütüphanesini kolayca yüklemek için terminale pip install pandas komutunu yazmanız yeterli olacaktır. Bu komut, Pandas kütüphanesini Python'a yüklemenizi sağlar.

Pandas'ın Özellikleri

Pandas, Python programlama dili için geliştirilmiş açık kaynaklı bir kütüphanedir ve veri manipülasyonu ve veri analizi işlemleri için birçok özellik sunar. Pandas kütüphanesi, verilerin tablo şeklinde organize edilmesine yardımcı olur ve bu sayede veriler daha kolay bir şekilde okunabilir ve manipüle edilebilir.

Pandas'ın özellikleri arasında veri temizleme, veri birleştirme ve gruplama gibi işlemler önemlidir. Veri temizleme işlemi, verilerin düzenlenmesi, eksik verilerin doldurulması veya verilerin kaldırılması gibi işlemleri içerir. Veri birleştirme işlemi ise farklı veri kaynaklarının birleştirilmesi ve tek bir veri tablosu oluşturulması için kullanılır.

Pandas kütüphanesi ile veri analizi ve manipülasyonu kolay bir hale gelir. Kendine özgü bir tablo yapısı olan DataFrame, verilerin kolay bir şekilde manipüle edilmesini sağlar. DataFrame yapısı, sütunlar ve satırlar halinde örgülenmiş bir tablo olarak düşünülebilir. Veriler, Pandas DataFrame yapısı altında kolayca sıralanabilir, seçilebilir ve işlenebilir.

Pandas, verilerin görselleştirilmesi için de birçok seçenek sunar. Matplotlib kütüphanesi ile entegre çalışarak, verilerin görselleştirilmesinde kolaylık sağlar. Bu sayede, verilerin daha anlaşılır ve çekici bir şekilde gösterilmesi mümkün hale gelir.

Veri Temizleme

Veri temizleme, veri analizi işleminde oldukça önemli bir adımdır. Pandas, veri temizleme işlemleri için birçok fonksiyon ve özellik sunar. Veri temizleme işlemi, verisetlerindeki eksik, yanlış veya bozuk verilerin düzeltilmesini veya kaldırılmasını içerir. Bunun yanı sıra, verilerin düzenlenmesi ve formatlanması gibi işlemler de veri temizleme adımı içerisinde yer alır.

Pandas, NaN değerleri (eksik, tanımsız veya verisi olmayan değerler) bulmak için birçok fonksiyon sunar. Bunların arasında isna(), isnull() veya notnull() gibi fonksiyonlar bulunur. NaN değerleri belirlemek, bu değerleri doldurmak veya silmek için fillna(), dropna() veya replace() gibi fonksiyonları kullanabilirsiniz. Pandas, veri temizleme işlemleri sırasında oluşabilecek hataları gidermek için hata ayıklama özellikleri de sunar.

Veri temizleme işlemi, verileri analiz etmek ve yorumlamak için önemli bir adımdır. Verilerin yanlış veya eksik olması, yanlış sonuçlar üretir ve yanıltıcı sonuçlar ortaya çıkarır. Bu nedenle, veri analizi yapmadan önce verilerin temizlenmesi ve doğru bir şekilde düzenlenmesi önemlidir.

Veri Birleştirme

Veri birleştirme, farklı veri kaynaklarından alınan verilerin birleştirilmesi ve tek bir veri tablosu oluşturulması işlemidir. Pandas kütüphanesi ile bu işlem oldukça kolay bir hale gelmiştir. Pandas, birleştirme işlemi için iki temel fonksiyon sunar: merge() ve concat().

merge() Fonksiyonu:

Birleştirme işlemi, özellikle ilişkisel veritabanlarından veri alırken kullanılan bir işlemdir. İki veri tablosunun, belirli bir sütundaki değerleri birleştirilerek tek bir tablo haline getirilebilir. Bu işlem için birleştirme işlemi yapılacak olan sütunlar belirlenir. Belirtilen sütunlar aynı değere sahip olan veriler birleştirilerek yeni bir veri tablosu oluşturulur.

concat() Fonksiyonu:

Birleştirme işlemi, özellikle veri tablolarının birleştirilmesinde kullanılır. Veri tabloları belirli bir sıraya göre birleştirilir ve tek bir veri tablosu haline getirilir. İki veya daha fazla veri tablosu birleştirilerek yeni bir veri tablosu oluşturulur.

Pandas kütüphanesi ile birleştirme işleminin yapılabilmesi için her iki veri tablosunun da indeks sütunu olması gerektiğini unutmamak gerekir. İndeks sütununun belirlenmesi, birleştirme işleminin başarılı bir şekilde gerçekleştirilmesi için oldukça önemlidir.

Pandas DataFrame'i

Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için birçok özellik içerir; ancak, en önemli özelliklerinden biri de Pandas DataFrame tablo yapısıdır. DataFrame, farklı sütunlarda farklı veri türleri içeren ve her bir satırın farklı bir indeks numarası olan bir tablodur.

DataFrame, Pandas kütüphanesindeki en önemli veri yapısıdır ve birçok veri analizi işlemi için kullanılır. DataFrame oluşturma işlemi oldukça kolaydır; Python listeleri, sözlükleri veya Numpy dizileri kullanılabilir. DataFrame, veri manipülasyonu ve analizi için birçok özellik sunar. Bu özellikler arasında veri seçme, öznitelik ekleme, sıralama ve veri birleştirme işlemleri yer alır.

Pandas DataFrame yapısı, belirli bir veri kümesine yönelik veri işlemlerinin yapılmasını sağlar. DataFrame, güçlü bir araç olmasının yanı sıra, uygun şekilde kullanıldığında veri analizi ve manipülasyon işlemlerini kolaylaştırır. Ayrıca DataFrame yapısı, verilerin görselleştirilmesine yardımcı olmak için Matplotlib kütüphanesiyle entegre çalışır.

DataFrame Oluşturma

Pandas kütüphanesiyle DataFrame oluşturmanın birkaç yolu vardır. İlk olarak, Python listeleri ve sözlükleri kullanarak DataFrame'ler oluşturabilirsiniz. Bu yöntem, verileri el ile girme işlemini gerektirir ve daha küçük veri kümeleri için uygundur. Örneğin, aşağıdaki örnekte, bir Python sözlüğü kullanarak bir DataFrame oluşturulmuştur:

import pandas as pddata = {'Meyveler': ['Elma', 'Muz', 'Kiraz', 'Üzüm'],        'Miktar': [10, 7, 5, 12]}df = pd.DataFrame(data)print(df)

Bu kod, Meyveler ve Miktar adlı iki sütunu olan bir DataFrame oluşturur. Sözlük içindeki anahtarlar, DataFrame'in sütun adlarını belirlerken, değerler, her sütunun altındaki verileri içerir.

İkinci olarak, NumPy dizileri kullanarak da DataFrame'ler oluşturabilirsiniz. Bu yöntem, daha büyük veri kümeleri için uygundur ve NumPy'nin hızlı hesaplama özelliklerini kullanır. Örneğin, aşağıdaki örnekte Numpy aracılığıyla bir DataFrame oluşturulmuştur:

import pandas as pdimport numpy as npdata = np.array([['', 'Sütun 1', 'Sütun 2'],                 ['Satır 1', 1, 2],                 ['Satır 2', 3, 4]])df = pd.DataFrame(data=data[1:,1:],                  index=data[1:,0],                  columns=data[0,1:])print(df)

Bu kod, 'Sütun 1' ve 'Sütun 2' adlı iki sütunu olan ve 'Satır 1' ve 'Satır 2' adlı iki satırı olan bir DataFrame oluşturur.

Son olarak, dosya okuma işlevleri kullanarak da verileri bir DataFrame'e dönüştürebilirsiniz. CSV, Excel ve SQL veritabanları gibi çeşitli dosya türleri Pandas tarafından desteklenir. Örneğin, aşağıdaki örnekte bir CSV dosyasından DataFrame oluşturulmuştur:

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

Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve analizi için önemli bir araçtır. DataFrame oluşturma yöntemlerini kullanarak, farklı veri kaynaklarından verileri birleştirerek birçok farklı veri analizi işlemi gerçekleştirebilirsiniz.

DataFrame Özellikleri

Pandas DataFrame, veri analizi için kullanılan bir tablo yapısıdır. Her bir sütunda farklı bir veri türü içerebilir ve her satırın farklı indeks numaraları vardır. DataFrame oluşturulurken, Python listeleri, sözlükleri veya Numpy dizileri kullanılabilir. Bu yapı, tıpkı bir Excel tablosu gibi gözükür ve verilerin üzerinde birçok işlem gerçekleştirilebilir.

DataFrame sütunları, Pandas Series olarak adlandırılan vec tiple saklanır. Her bir sütun, farklı bir veri türü içerebilir ve sütunlardaki veri tipleri otomatik olarak belirlenir. DataFrame'in her bir satırı, bir dizi(elemanlar) biçimindedir ve farklı veri türleri içerebilir.

DataFrame, verileri sıralamak veya filtrelemek gibi birçok işlem için kullanılabilecek farklı indeksleme tekniklerine sahiptir. İsterseniz DataFrame sütunlarını veya satırlarını seçebilir, aralıklara erişebilir ya da koşullu ifadeler kullanarak verileri filtreleyebilirsiniz.

Bunların yanı sıra, Pandas DataFrame, Pyhton dilinin en güçlü veri manipülasyon kütüphanelerinden biridir. DataFrame'ler sayesinde veri üzerindeki birçok işlem çok daha hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Pandas ile Veri Analizi

Pandas, veri analizi ve manipülasyonu yapmak için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Pandas'ın veri analizi ve manipülasyonu için sunmuş olduğu özellikler, verilerin detaylı bir şekilde incelenmesini ve karar verme süreçlerine yardımcı olur.

Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için birçok özellik sunar. Örneğin, belirli sütunlar veya satırlar gibi belirli verilerin seçilmesini mümkün kılar. Aynı zamanda, verilerin belirli kriterlere göre gruplanmasını sağlar ve bu gruplar üzerinde çeşitli veri manipülasyonları yapılabilir. Pandas ayrıca zaman serileri gibi belirli veri tipleri için özel gruplama yöntemleri de sunar.

Pandas'ın veri analizi özellikleri arasında verilerin toplamı, ortalaması, medyanı, standart sapması, minimum ve maksimum değerleri hesaplamak gibi işlemler bulunur. Pandas ile veri analizi yaparken, verilerin istatistiksel anlamda incelenmesi, doğru kararlar verilmesinde büyük bir rol oynar.

Verilerin anlaşılır ve kolay bir şekilde görselleştirilmesi de veri analizi ve karar verme sürecinde oldukça önemlidir. Pandas, veri görselleştirme için Matplotlib kütüphanesiyle entegre çalışır ve bu sayede verilerin doğru bir şekilde görüntülenmesinde yardımcı olur.

Veri Seçme ve Indexleme

Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için çeşitli seçim ve indexleme yöntemleri sunar. Veri seçimi ve indexleme işlemleri, veri kümesindeki belirli sütunlar veya satırlar gibi belirli verilerin seçilmesine olanak tanır.

Bir DataFrame'de belirli sütunları seçmek için, sütun ismi veya indeks numarası kullanılabilir. Örneğin, aşağıdaki kod satırı, "df" adlı DataFrame'de "Name" sütununu seçer:

 df['Name'] 

Belirli satırları seçmek için ise, "loc" ve "iloc" metotları kullanılabilir. "loc", .iloc de kullanılan türde indeksleme yapar ve satır etiketlerini, sütun etiketleri veya bir koşul ifadesini kullanarak istenilen satırları seçer. "iloc" ise, .loc'den farklı olarak tamsayı indeks numaraları kullanır.

Örneğin, aşağıdaki kod satırı, "df" adlı DataFrame'de 0'dan 2'ye kadar olan satırları seçerek, "Name" ve "Age" sütunlarını getirir:

 df.iloc[0:3, [0, 2]] 

Bunlar sadece bazı seçim ve indexleme yöntemleridir. Pandas'ın bu özellikleri, veri analizi ve manipülasyonunda oldukça önemlidir.

Veri Gruplama

Pandas, veri manipülasyonu işlemlerinde verilerin belirli kriterlere göre gruplanmasını sağlayan önemli bir özellik sunar. Veriler, gruplama işlemi sayesinde önemli bir şekilde analiz edilebilir ve anlamlandırılabilir. Gruplama işlemi için, Pandas DataFrame'in sütunlarından biri seçilir ve aynı değerleri içeren gruplar oluşturulur.

Veri gruplama işlemleri, verilerin farklı kategorilere ayrılması için sıklıkla kullanılır. Örneğin, bir mağaza ürünleri satış raporlarında, ürünler kategorilere ayrılıp, aynı kategorideki ürün satışları toplanarak rapor hazırlanabilir.

Ayrıca, gruplama işlemi sonrası bu gruplar üzerinde birçok veri manipülasyonu da yapılabilir. Grup ortalaması, toplamı veya en yüksek / en düşük değerleri belirlemek için kullanılır.

• groupby() fonksiyonu, verileri gruplamak için kullanılır.
• count(), sum(), mean(), max() ve min() gibi fonksiyonlar, gruplanmış veriler üzerinde işlemler yapmak için kullanılabilir.
• agg() fonksiyonu, belirli sütunlardaki veriler için birden fazla işlem yapmak için kullanılabilir.
• apply() fonksiyonu, özel işlemlerin uygulanması için kullanılır.

Veri gruplama, büyük veri setlerinde karşılaşılan sorunların çözümü için önemlidir. Pandas kütüphanesi, verileri etkili bir şekilde yönetmek için birçok veri manipülasyonu işlemi sunar ve verilerin daha anlamlı hale gelmesine yardımcı olur.

İleri Seviye Gruplama

Pandas kütüphanesi, ileri seviye gruplama özelliğiyle veri analizi işlemlerine yeni bir boyut kazandırmaktadır. Bu özellik, zaman serisi verileri gibi belirli veri tipleri için özel gruplama yöntemleri sunar. Bu sayede verilerin verimli bir şekilde analiz edilmesi ve daha doğru sonuçlar elde edilmesi mümkün olur. Örneğin, bir şirketin satış verileri zaman serisi olarak kaydedildiğinde, Pandas kütüphanesi bu verileri belirli zaman dilimlerine göre gruplayarak daha anlamlı sonuçlar elde edilmesine yardımcı olur.

Ayrıca, ileri seviye gruplama özelliği sadece zaman serisi verileri için değil, aynı zamanda sınıflandırma, kümeler ve çoklu indeksler gibi diğer veri yapıları için de kullanılabilir. Bu özelliği kullanarak verileri farklı kategorilere göre gruplayabilmek, veri analizinde daha net sonuçlar elde etmek için oldukça faydalıdır.

Özetle, Pandas kütüphanesi ileri seviye gruplama özelliğiyle veri analizi işlemlerine daha verimli bir şekilde yaklaşmamızı sağlar. Bu özellik sayesinde verilerin daha doğru bir şekilde analiz edilmesi ve sonuçların daha anlamlı hale gelmesi mümkündür.

Veri Görselleştirme

Pandas, veri görselleştirme için Matplotlib kütüphanesiyle entegre çalışır ve verilerin doğru bir şekilde görüntülenmesinde yardımcı olur. Matplotlib, grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri ve çizgi grafikleri gibi birçok farklı grafik türü oluşturmak için kullanılabilir.

Veri görselleştirme, verilerin daha anlaşılır hale getirilmesinde oldukça önemlidir ve Pandas, veri analizi işlemlerinin yanı sıra verilerin grafiksel olarak gösterilmesinde de kullanılabilir.

Matplotlib, farklı görüntüleme seçenekleri sunar ve bu görüntüleme seçenekleri verilerin etkili bir şekilde analiz edilebilmesini sağlar. Özellikle büyük veri kümeleri üzerinde çalışılırken, grafikler verilerin doğru bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olur.

Verilerin görselleştirilmesi, veriler arasındaki ilişkilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve bu sayede daha doğru sonuçlar elde edilir. Verilerin doğru bir şekilde görselleştirilmesi, işletmelerin daha iyi kararlar vermesine yardımcı olur ve müşterilerin beklentilerini daha iyi karşılamak için gerekli adımlar atılabilir.

Pandas, veri görselleştirme işlemlerini kolaylaştıran birçok özellik içerir ve bu özellikler sayesinde verilerin doğru bir şekilde anlaşılması için gereken grafikler oluşturulabilir. Çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, histogramlar ve kutu grafikleri gibi birçok grafik türü Pandas ile kolaylıkla oluşturulabilir.

Verilerin görselleştirilmesi, veri analizi işlemlerinin önemli bir parçasıdır ve bu işlem sayesinde verilerin daha anlaşılır hale getirildiği için daha doğru sonuçlar elde edilir. Pandas kütüphanesi, veri görselleştirme işlemlerinin kolayca yapılabilmesi için gerekli olan araçları sağlar ve bu sayede verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi sağlanır.