Veri analizi ve makine öğrenmesi için Python kullanılan işletmeler, veri setlerini temizlemenin önemini anlamıştır Bu yazımızda, Python fonksiyonları kullanarak veri setlerinin nasıl temizleneceğini öğreneceksiniz Verilerinizi daha anlamlı hale getirin ve doğru sonuçlara ulaşmak için bu fonksiyonları keşfedin

Birçok işletme ve araştırmacılar, datasetleri temizlemek için Python programlama dilini tercih etmektedirler. Ancak, doğru fonksiyonların kullanılması, datasetlerin nasıl temizleneceği konusunda belirleyici bir faktördür.

Bu makalede, Python programlama dili kullanılarak datasetleri temizlemek için kullanabileceğiniz bazı fonksiyonlar ele alınacaktır. Datasetlerdeki verilerin doğru şekilde işlenmesi önemli olduğundan, bu fonksiyonları öğrenerek daha iyi sonuçlar elde etmek mümkündür.

Veri analizi ve makine öğrenimi konularına yoğunlaşanlar bilirler ki, datasetlerdeki veriler genellikle çok büyüktür ve doğru sonuçlar elde etmek için doğru şekilde işlenmesi gerekmektedir. Ancak, datasetlerde eksik veriler, hatalı girişler, boşluklar veya semboller gibi problemler sıkça karşımıza çıkmaktadır. Bu problemler, son kullanıcılara yanlış sonuçlar sunmanın yanı sıra, veri analizi veya modelleme sonuçlarını da etkileyebilir.

Python dilinde birçok farklı kütüphane bulunmaktadır ve bazıları verileri düzenlemek ve temizlemek için oldukça yararlıdır. İşte bu kütüphanelerden bazıları:

Fonksiyon	Özellikleri
drop()	Başlık veya sütunlar içeren verileri bir DataFrame'den kaldırmak için kullanılır.
fillna()	Verilerin eksik değerlerini belirtilen bir değerle doldurmak için kullanılır.

Fonksiyon	Özellikleri
sub()	Metindeki belirli karakterleri, boşlukları veya sembolleri başka bir şeyle değiştirmek için kullanılır.
findall()	Belirli bir desene uyan tüm ögeleri bulmak için kullanılır.

Fonksiyon	Özellikleri
where()	Belirli bir koşulu sağlayan ögelerin yerine belirtilen başka bir öğe veya öğe dizisi atamak için kullanılır.

Datasetlerdeki verilerin doğru şekilde işlenmesi önemli bir konudur ve Python programlama dili ile bu işlemler oldukça kolaylaşır. Bununla birlikte, doğru fonksiyonların kullanılması da son kullanıcıya daha doğru, güvenilir ve verimli sonuçlar sunmaya yardımcı olabilir.

Neden Datasetleri Temizlemek Önemlidir?

Datasetler üzerinde yapılacak işlemler, doğru bir şekilde temizlenmedikçe doğru sonuçlar doğurmayabilir. Bu nedenle, datasetleri temizlemek verilerin analizi için oldukça önemli bir adımdır. Veriler, çoğunlukla büyük boyutlara sahip olduğundan eksik ve hatalı veriler yanlış sonuçlara yol açabilirler.

Ayrıca, datasetler üzerindeki hatalı veya eksik veriler, makine öğrenimi projelerinde de doğru sonuçların elde edilmesini engelleyebilir. Verilerin doğru bir şekilde temizlenmesi, analiz edilecek verilerin tam ve güncel olacağı anlamına gelir. Bu da proje yöneticileri için zaman kazandırır ve hatalı kararların alınmasını engeller.

Python Dilinde Bazı İşlevler

Veri analizi ve yapay öğrenme projelerinde kullanılan datasetlerin doğru sonuçlar elde edebilmek için doğru şekilde işlenmek gerekmektedir. Bu nedenle, Python programlama dilinde datasetleri temizlemek için bazı işlevler mevcuttur. Pandas, Re ve Numpy gibi kütüphaneler temizleme işlemlerinde oldukça yararlıdır.

Pandas, verileri okumak, işlemek ve yönetmek için kullanılan bir kütüphanedir. drop() işlevi, sütun veya başlıklar içeren verileri bir DataFrame'den kaldırmak için kullanılır. fillna() işlevi ise verilerin eksik değerlerini belirtilen bir değerle doldurmak için kullanılır.

Re, Python dilinde yer alan bir kütüphanedir ve metinleri işlemek için kullanılır. sub() işlevi, metindeki belirli karakterleri, boşlukları veya sembolleri başka bir şeyle değiştirmek için kullanılır. findall() işlevi ise belirli bir desene uyan tüm ögeleri bulmak için kullanılır.

Numpy, Python dilinde yer alan bir kütüphanedir ve matematiksel operasyonlar yapmak için kullanılır. where() işlevi ise belirli bir koşulu sağlayan ögelerin yerine belirtilen başka bir öğe veya öğe dizisi atamak için kullanılır.

Datasetlerin temizlenmesinde bu Python işlevleri oldukça yararlıdır. Bu sayede, Data Science ve Machine Learning gibi konularla ilgilenenler son kullanıcıya daha doğru, güvenilir ve verimli sonuçlar sunabilirler.

Pandas Kütüphanesi

Pandas Kütüphanesi

Pandas, verilerin okunmasındaki hatayı azaltmak, verileri filtrelemek için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane, verilerinizi okumak, işlemek ve yönetmek için kullanılır. Ayrıca, büyük veri kümeleme için kolay bir çözüm sunar.

Pandas DataFrame yapısı, Excel'den alışıldık tablolara benzer verileri düzenlemek için mükemmel bir araçtır. Verileri gruplandırmak, indekslemek, filtrelemek ve sıralamak için kullanılabilir. Örneğin, bir veri kümesindeki tüm eksik verileri bulmak ve onları belirtilen bir değerle doldurmak için fillna() işlevi kullanılabilir. Ayrıca, gereksiz sütunları silmek için drop() işlevi kullanılabilir.

İşlev	Açıklama
read_csv()	CSV dosyalarını okumak için kullanılır
head()	Bir DataFrame'in başlangıcındaki n satırı döndürür
tail()	Bir DataFrame'in sonundaki n satırı döndürür
groupby()	Bir DataFrame'i belirtilen bir özelikle gruplar

Bu işlemler, veri analizi ve makine öğrenimi projelerinde kullanılabilecek ve verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlayacak sonuçlar elde etmek için oldukça yararlıdır.

drop()

işlevi, datasetlerde bulunan gereksiz sütunları kaldırmak için kullanılır. Bu işlev, Pandas kütüphanesinde mevcuttur ve DataFrame'den başlıkları veya sütunları kaldırmak için kullanılır. Bu işlem, veri analizi için oldukça önemlidir. Nedeni ise bazen bazı sütunlar ve başlıklar gereksiz olabilir ve bu durumda veriyi gereksiz yere büyütür. Bu da performansı düşürür.

Bir örnek vermek gerekirse, bir e-ticaret sitesindeki verileri ele alalım. Burada belki de ürün isimleri, açıklamaları veya ürün resimleri sütunları, analiz yapılmak istenilen verilerle ilgili olmayabilir. Bu durumda bu sütunlar ve başlıklar kaldırılarak, veri daha az boyutlu hale getirilebilir. Bu işlem sonucunda, DataFrame daha temiz, daha anlaşılır ve daha kolay işlenebilir hale gelir.

Aşağıdaki örnekte, bir DataFrame'in nasıl kaldırılabileceği görülebilir:

country	product	sales
Turkey	Laptop	1000
USA	Phone	500
Germany	Camera	750

Yukarıdaki örnekte, burada ülke sütunu ve ürün sütunu gereksiz olabilir ve kaldırılması istenebilir. Bu durumda, aşağıdaki kod satırları kullanılabilir:

import pandas as pddf = pd.read_csv('urunler.csv')df = df.drop(['country', 'product'], axis=1)print(df)

Bu kod, ilgili sütunları kaldırarak aşağıdaki sonucu verecektir:

sales
1000
500
750

drop() işlevi, sadece başlık ve sütunları değil, belirli satırları da kaldırmak için kullanılabilir. Bu işlevin kullanılması, veri analizi sürecinde verilerin daha doğru bir şekilde temizlenmesine yardımcı olur.

fillna()

işlevi, verilerde eksik değerler olduğunda verileri doldurmak için kullanılır. Özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışırken, verilerde eksik değerlerin olması oldukça yaygındır ve bu veri manipülasyonunun önemli bir parçasıdır. Bu işlem, verilerin hatalı yorumlanmasını veya doğru sonuçlardan sapmaları önlemek için gereklidir.

fillna() işlevi, eksik değerleri belirtilen bir değerle doldurarak çalışır. Bu işlev, belirtilen bir değere sahip olan boş hücreleri doldurabilir. Bu belirli değer, veri türüne bağlı olarak değişebilir. Örneğin, bir sayısal veride eksik bir hücreyi '0' ile doldurmak isterseniz, bu işlem kolayca kullanılabilir.

Aşağıdaki örnekte, fillna() kullanarak Pandas DataFrame'de eksik değerleri '0' ile dolduruyoruz:

Örnek Veri
Ad	Yaş	Cinsiyet
Ali	25	Erkek
Ayşe	32	Kadın
Veli

İşlevi kullanarak, boş hücrelerdeki uygun verileri belirli bir değerle doldurabiliriz:

Örnek Veri
Ad	Yaş	Cinsiyet
Ali	25	Erkek
Ayşe	32	Kadın
Veli	0	Belirtilmedi

Ayrıca, fillna() işlevini, ortalama, medyan veya mod gibi istatistiksel bir değerle de kullanabilirsiniz. Bu, verilerinizdeki eksik değerlerin hızlı ve verimli bir şekilde tamamlanmasına yardımcı olabilir.

Re Kütüphanesi

Re Kütüphanesi Nedir?

Re, Regular Expressions olarak da bilinen, Python dilinde yer alan bir kütüphanedir ve metinleri işlemek için kullanılır. Bu işlem, regular expressions adı verilen bir dizi özel karakter kullanarak gerçekleştirilir. Regular expressions, çeşitli metin verilerinin ön işlemesini gerçekleştirmek için kullanılır. Bu, bir metin veri kümesinde belirli bir kelimeyi, harfi veya karakteri bulmak veya değiştirmek için kullanılabilir.

Bir örnek verecek olursak, bir dizi e-posta adresi içeren bir veri kümesinde tüm e-posta adreslerini tek bir formatta yazmak isteyebiliriz. Bu durumda, Re kütüphanesi kullanılarak bu işlemi gerçekleştirebiliriz.

Re Kütüphanesinde Kullanılan İşlevler

Re kütüphanesi, çeşitli metin işleme işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan çeşitli işlevlere sahiptir. Bu işlevlerin birçoğu başka dillerde de mevcuttur ve her biri farklı amaçlara hizmet eder. Aşağıda, Re kütüphanesinde yaygın olarak kullanılan bazı işlevler bulunmaktadır:

İşlev	Açıklama
findall()	Belirli bir desene uyan tüm ögeleri bulmak için kullanılır.
search()	Belirli bir desene uyan ilk öğeyi bulmak için kullanılır.
sub()	Metindeki belirli karakterleri, boşlukları veya sembolleri başka bir şeyle değiştirmek için kullanılır.
split()	Belirli bir desene göre metni parçalamak için kullanılır.

Yukarıdaki listeye ek olarak, Re kütüphanesinde daha birçok işlev bulunmaktadır. Bunlar, metin işleme işlemleri ile ilgili çeşitli ihtiyaçlara uymak için tasarlanmıştır.

Sonuç Olarak

Re kütüphanesi, Python dilinde yer alan bir metin işleme kütüphanesidir ve farklı söz dizimleri kullanarak metin verilerini işlemek için kullanılır. Bu işlevler sayesinde, kaynaklardan çıkarılan verileri doğru bir şekilde işlemek ve son kullanıma sunmak daha kolay ve verimlidir. Datasetlerin temizlenmesi ve analizi sırasında Re kütüphanesi, verileri daha verimli bir şekilde işlemek için harika bir araçtır.

sub()

işlevi, bir metindeki belirli karakterleri veya sembolleri değiştirmek için kullanılır. Bu, bir datasetteki verilerin düzenlenmesi ve temizlenmesi sırasında oldukça yararlı olabilir. Örneğin, bir e-posta listesi için bir doğrulama işlemi gerçekleştirirken, "@" sembolü yerine farklı bir sembol eklenebilir.

Bunun için, sub() fonksiyonu belirli bir desene uyan karakterleri değiştirmek için kullanılır. Fonksiyon, ilk olarak değiştirilecek desen ve ikinci olarak, yerine getirilecek desen veya karakteri içerir. Aşağıdaki tablo, sub() fonksiyonunun kullanımını açıklayacaktır:

Metin	Desen	Değiştirilen Desen	Sonuç
hello world	o	!	hell! w!rld
mango	m	a	aango

Gördüğünüz gibi, sub() fonksiyonu metindeki belirli karakterleri değiştirmek için kullanılabilir. Datasetlerde bu fonksiyon, verilerin doğru bir şekilde temizlenmesini ve düzenlenmesini sağlar.

Buna ek olarak, sub() fonksiyonu regex ifadeleri ile birleştirilebilir. Bu özellik, metindeki daha karmaşık desenleri aramak ve değiştirmek için kullanılabilir. Örneğin, e-posta adresleri içeren bir datasette, belirli bir şablonu takip etmeyen e-posta adresleri bulabilir ve istenilen bir öğe ile değiştirilebilir.

findall()

findall() işlevi, Python dilindeki re kütüphanesiyle birlikte kullanılır. Bu işlev, metinlerin içerisinde herhangi bir desene ya da kalıba uyan tüm ögeleri bulmak için kullanılır. Desenler, düzenli ifadelerle tanımlanır ve yapılacak işlem buna göre belirlenir.

Bu işlevin kullanımı oldukça kolaydır. Bulunan ögeler, bir listede ya da başka bir veri yapısında saklanarak daha sonra kullanılabilir. Düzenli ifadeler, aranacak patternleri tanımlar ve bu patternlere uyan tüm metin ögelerini bulmak için kullanılır. Bu nedenle, verilerin işlenmesi ve analizi yapılırken büyük kolaylık sağlar.

Örneğin, bir metindeki tüm sayıların bulunması gerektiği durumlarda findall() işlevi kullanılabilir. Düzenli ifade olarak \d+ kullanıldığında, metindeki tüm sayılar ayrı bir listede saklanabilir.

Metin	Bulunan sayılar
bugün hava 23, yarın 25 derece olacak	[23, 25]

Yukarıdaki örnekte, findall() işlevi kullanılarak metindeki sayılar kolaylıkla bulunabilir. Bu sayılar daha sonra başka hesaplamalar ya da işlemler için kullanılabilir.

Özetle, findall() işlevi belirli bir desene uyan tüm ögeleri bulmak için oldukça önemlidir ve veri analizi işlerinde büyük kolaylıklar sağlar.

Numpy Kütüphanesi

Numpy kütüphanesi, Python dilinde yer alan bir kütüphanedir ve matematiksel operasyonlar yapmak için kullanılır. Bu kütüphane özellikle büyük boyutlu array ve matris işlemlerinde oldukça kullanışlıdır. Bazı kullanışlı fonksiyonları şunlardır:

• where(): Bu işlev, belirli bir koşulu sağlayan öğelerin yerine belirtilen başka bir öğe veya öğe dizisi atamak için kullanılır. Örneğin, "where(array > 0, 1, 0)" şeklinde bir kullanım, pozitif öğelerin yerine 1, negatif öğelerin yerine 0 atayacaktır.

Bu örnek, bir array içindeki pozitif ve negatif öğeleri ayrı ayrı işaretlemek isteyen kullanıcılar için oldukça faydalı olabilir.

Overall, Numpy, Data Science ve Machine Learning gibi konularla ilgilenenlerin özellikle array ve matris işlemlerinde oldukça etkili bir şekilde kullanacakları kütüphanelerden biridir.

where()

işlevi, belirli bir koşulu sağlayan ögelerin yerine belirtilen başka bir öğe veya öğe dizisi atamak için kullanılır. Bu işlev, Numpy kütüphanesinde bulunur ve özellikle datasetlerdeki eksik değerleri doldurmak için kullanılır.

where() işlevi, belirli bir koşulu sağlayan ögeleri bir dizi içinde döndürür. Daha sonra bu değerleri yine where() fonksiyonu kullanılarak belirli bir öğe ile değiştirilebilir.

Kullanım Şekli	Açıklama
numpy.where(condition, x, y)	Belirtilen koşula uyan tüm ögeleri, x ile değiştirir

Örneğin, bir datasetteki NaN değerleri yerine 0 koymak için where() işlevi kullanılabilir. Aşağıdaki örnek bu kullanımı göstermektedir:

import numpy as npdataset = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])new_dataset = np.where(np.isnan(dataset), 0, dataset)print(new_dataset)

Bu kod, array içindeki NaN değerlerini 0 ile değiştirir ve yeni bir dizi oluşturur. Bu yöntem, datasetlerdeki verilerin doğru bir şekilde temizlenmesine yardımcı olur ve sonuçları daha doğru hale getirir.

Sonuç

Data Science ve Machine Learning gibi alanlarla ilgilenenler, datasetlerdeki verileri işlemek ve etkili bir şekilde temizlemek son derece önemlidir. Bu, daha doğru, güvenilir ve verimli sonuçlar sunarak son kullanıcı için büyük fayda sağlayacaktır. Toplamaya çalıştığınız verileri temizlemenin zorluğu, verilerin bütünlüğünü korumak ve istatistiksel değerlendirmeler için doğru sonuçların elde edilmesini sağlamak açısından önemlidir. Bu nedenle, Python programlama dilindeki işlevleri kullanarak bu süreci daha kolay ve hızlı hale getirmek mümkündür.

Python dilinde bulunan kütüphaneler, fonksiyonlar ve yöntemler, verilerin doğru şekilde temizlenmesi ve işlenmesi için son derece kullanışlıdır. Pandas, Re ve Numpy gibi kütüphaneler ile verilerdeki eksik değerler kolayca doldurularak, yanlış veriler kaldırılabilecek ve verilerin kalitesi artırılacaktır. Bu sayede, makine öğrenimi modellerinin eğitimi daha doğru ve güvenilir hale gelirken gelecekte oluşturulacak veri modellerinde de daha etkili bir şekilde kullanılabilirler.

Özetlemek gerekirse, verilerin temizlenmesi ve doğru şekilde işlenmesi, veri bilimi projelerinde oldukça önemlidir. Python dilindeki kütüphaneler ve işlevler sayesinde, verilerin kalitesi artırılarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilebilir. Veri bilimi alanında çalışanlar için verilerin temizlenmesi, makine öğrenme modelinin doğruluğunu artırmak için son derece önemlidir.