Python programlama diliyle veri temizleme ve işleme konularında daha fazla bilgi edinmeye hazır mısınız? Bu basit ve anlaşılır adımları takip ederek, verilerinizi hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilirsiniz Başarıya ulaşmak için bugün kitabı sipariş edin!

Veri temizleme, veri analizi yapmak için kullanılan verilerin doğruluğunu artırmak üzere yapılan işlemdir. Bu nedenle, doğru sonuçlar elde etmek için verilerin temizlenmesi gerekir. Bu makalede, Python kullanarak temizleme ve işleme teknikleri hakkında bilgi sahibi olabileceksiniz.

Veri temizleme işlemleri, veri setlerinin kayıp verilerden arındırılması, aykırı verilerin tespiti ve işlem dışı verilerin temizlenmesi dahil olmak üzere birkaç temel işlemi içerir. Kayıp verileri analizden çıkarmak yerine, bunların yerine koyulması ya da silinmesi tavsiye edilir. Aykırı veriler, tahminleri ve modelleri yanıltabilir, bu nedenle veri setlerinden çıkarılmalıdır. Veri seti içindeki boş olan veya kayıp olan verileri doldurmak mümkün değilse, bu veriler temizlenmelidir. Bu işlemleri gerçekleştirmek için Python'da birkaç kütüphane ve fonksiyonu kullanabilirsiniz.

• Kayıp verilerin temizlenmesi için pandas kütüphanesi ve fillna() fonksiyonu kullanılabilir.
• Aykırı verilerin tespiti için seaborn kütüphanesi ve boxplot() fonksiyonu veya scipy kütüphanesi ve zscore() fonksiyonu kullanılabilir.
• İşlem dışı verilerin temizlenmesi için pandas kütüphanesi ve drop() fonksiyonu veya regular expressions (regex) kullanabilirsiniz.

Bu temel tekniklerin yanı sıra, Python'da daha pek çok veri temizleme ve işleme yöntemi bulunmaktadır. Bu nedenle, verileri analiz etmek ve doğru sonuçlar elde etmek için veri temizleme işlemlerinin önemi büyüktür. İlerleyen teknoloji çağında, verilerin ve veri analizinin önemi de günden güne artmaktadır. Bu nedenle, Python gibi veri işleme dillerinin öğrenilmesi önemlidir.

Veri Temizleme Nedir?

Bir veri setindeki verilerin doğruluğunu artırmak, analiz için doğru sonuçlar elde etmek için oldukça önemlidir. Veri setleri genellikle kayıp veriler, aykırı değerler ve işlem dışı veriler içermektedir. Bu nedenle, bu verileri temizlemek, analiz yaparken daha doğru sonuçlar elde etmemizi sağlar. Veri temizleme işlemi, verileri analiz edebilir hale getirmek için yapılan işlemdir.

Veri temizleme işlemi, temel olarak kayıp verileri, aykırı verileri ve işlem dışı verileri temizleme işlemlerinden oluşur. Kayıp veriler yerine koyulabilir veya silinebilir, aykırı veriler çıkarılabilir veya veri setleri içindeki boş olan veya kayıp olan verilerin temizlenmesi gerekebilir. Bu işlemler, veri setinin daha doğru sonuçlar elde etmesini sağladığı gibi, daha iyi analizler yapmanıza yardımcı olur.

Veri Temizleme İşlemleri

Veri temizleme, veri analizi yapabilmeniz için kullanılan verilerin doğruluğunu artırmak adına gerçekleştirilen bir işlemdir. Veri temizleme işlemleri, kayıp verilerin temizlenmesi, aykırı verilerin tespiti ve işlem dışı verilerin temizlenmesi dahil olmak üzere birkaç temel işlemi içerir.

Kayıp verilerin temizlenmesi için yapılacak işlem, veri setleri içindeki kayıp verileri analizden çıkarmak yerine, bunların yerine koyulması ya da silinmesi tavsiye edilir. Özellikle eğitim verilerinde, eksik olan veriler belirli bir şablonla doldurulabilir ya da önceki ve sonraki verilere göre hesaplanabilir. Küçük bir veri kaybı olsa da, kayıp verilerin çıkartılması genellikle en iyi tercihtir.

Aykırı veriler, tahminleri ve modelleri yanıltabilir, bu nedenle veri setlerinden çıkarılmalıdır. Aykırı verilerin tespiti için kullanılabilecek yöntemler arasında Box plot grafiği ve Z-skoru kullanımı yer alır. Box plot grafiği, bir veri setindeki aykırı değerlerin tespitinde sıkça kullanılırken, Z-skoru ise verileri ortalama ve standart sapması ile normal dağılıma dönüştürerek aykırı değerleri tespit etmek adına kullanılır.

İşlem dışı verilerin temizlenmesi için ise yapılacak işlem veri seti içindeki boş olan ya da kayıp olan verileri doldurmak mümkün değilse, bu verilerin temizlenmesi gerektiğidir. Satır ve sütun silmek, işlem dışı verileri temizlemek için yaygın bir yöntemdir. Ayrıca, metin verileri içindeki ağırlıklı olmayan karakterlerin kaldırılması, büyük-küçük harf uyuşmazlıklarının düzeltilmesi, özel karakterlerin kaldırılması gibi işlemler yaparak veri setinin daha temiz olmasını sağlamak mümkündür.

Kayıp Verilerin Temizlenmesi

Kayıp veriler, bir veri setinde bulunması gereken ancak eksik olan verilerdir. Bu veriler, doğru kararlar vermek ve tutarlı sonuçlar elde etmek için önemlidir. Kayıp veriler ile ilgili temizleme işlemi, verilerin tamamının kullanımını mümkün hale getirmek ve doğruluğunu artırmak amacıyla yapılır. Kayıp verileri analizden çıkarmak yerine, bu verilerin yerine koyulması ya da silinmesi tavsiye edilir.

Kayıp verilerin yerine koyulması için birkaç yöntem vardır. Boş verilerin doldurulması özellikle eğitim verilerinde sık kullanılan bir yöntemdir. Eksik olan veriler belirli bir şablonla doldurulabilir veya önceki ve sonraki verilere göre hesaplanabilir. Ancak, kayıp verilerin yerine koyulması, veri setinin doğru değerlendirilmesini engelleyebilir.

Veri kaybını minimize etmek adına, kayıp verilerin silinmesi de bir seçenektir. Küçük bir veri kaybı olsa da, kayıp verilerin çıkartılması genellikle en iyi tercihtir. Kayıp verilerin yerine koyulması, eğer yanlış bir yöntem kullanılırsa yanıltıcı sonuçlar verebilir. Dolayısıyla, veri setinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak adına kayıp verilerin silinmesi birçok durumda daha mantıklı bir seçim olacaktır.

Kayıp verileri temizlemek, veri setlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artıran önemli bir işlemdir. Verilerin doğru ve eksiksiz bir şekilde analiz edilmesi, doğru kararlar vermek için gereklidir. Kayıp verilerin yerine koyulması veya silinmesi işlemi yapılırken, veri kaybı ve yanıltıcı sonuçlar gibi sorunlar dikkate alınmalıdır

Boş Verilerin Doldurulması

Veri temizleme işlemlerinden biri de boş verilerin doldurulmasıdır. Bilindiği üzere, eksik olan verilerin bu şekilde analiz edilmesi doğru bir sonuç vermez. Boş verilerin doldurulması, bilimsel araştırmalarda ve özellikle eğitim verilerinde oldukça önemlidir.

Bir yöntem olarak, boş veriler belirli bir şablonla doldurulabilir. Örnek olarak, bir veri setindeki sayısal bir sütunun ortalama değeri hesaplanarak, boş olan veriler bu ortalama değeri kullanarak doldurulabilir. Ayrıca, veriler önceki ve sonraki verilere göre hesaplanabilir ve doldurulabilir. Böylece, verilerin analizi daha doğru bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Boş verilerin doldurulması işleminin diğer bir yolu ise, bir öğrenme modeli kullanmaktır. Örnek olarak, makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak boş veriler tahmin edilebilir. Fakat bu yöntemler bazen doğru değerler üretmeyebilir ve modelin iyi eğitilmiş olması gerekmektedir.

Verilerin Silinmesi

Veri temizleme işlemleri içinde en sık kullanılan yöntemlerden biri, kayıp verilerin silinmesidir. Bu yöntem, genellikle küçük bir veri kaybına sebep olsa da, veri analizi ve modelleri doğru sonuçlandırmak adına oldukça önemlidir.

Kayıp verilerin silinmesi, bazı durumlarda en iyi seçenek olabilir. Örneğin, veri setindeki kayıp verilerin çok büyük bir kısmı yok edilmezse, sonuçlar yanıltıcı olabilir. Bu nedenle, analiz için gerekli olan verilerin doğru bir şekilde temizlenmesi gerekmektedir.

Verilerin silinmesi işlemi, veri setinin boyutunu azaltır ve daha hızlı bir analiz süreci sağlar. Bu nedenle, çoğu veri analisti ve araştırmacı, işlem dışı verilerin silinerek veri setinin temizlenmesini önerir.

Ancak, veri setindeki kayıp verilerin silinmesi de bazı sorunları beraberinde getirebilir. Örneğin, veri setindeki kayıp verilerin büyük bir kısmı yok edilirse, analiz ve yöntemler yanıltıcı hale gelebilir. Bu nedenle, verilerin silinmesi öncesinde veri seti dikkatli bir şekilde incelenmeli ve analiz edilmelidir.

Sonuç olarak, kayıp verilerin silinmesi, küçük bir veri kaybı olsa da, veri setlerinde doğru sonuçlar elde etmek adına oldukça önemlidir. Ancak, verilerin silinmesi öncesinde veri seti dikkatli bir şekilde analiz edilmeli ve bu yöntemin doğru bir şekilde uygulanması gerekmektedir.

Aykırı Verilerin Tespiti

Veri setlerindeki aykırı veriler, veri analizi ve modelleme çalışmalarında yanıltıcı sonuçlar elde edilmesine neden olabilir. Bu nedenle, bu verilerin tespit edilerek veri setinden çıkarılması gerekmektedir. Aykırı verilerin tespiti için çeşitli yöntemler kullanılabilir.

Box plot grafiği kullanımı, aykırı değerleri tespit etmede sıkça tercih edilen bir yöntemdir. Bu grafik, veri setindeki minimum, maksimum, çeyreklikler ve medyan gibi özellikleri görselleştirerek veriler arasındaki dağılımı çıkarabilir. Verilerin sapma miktarını belirleyen bu grafiği kullanarak aykırı değerleri tespit edebilirsiniz.

Z-skoru yöntemi de aykırı verilerin tespitinde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verileri normal dağılım olarak standartlaştırır ve bu dağılımdan sapma miktarını hesaplar. Genellikle, 3 standart sapma üzerindeki veriler aykırı olarak kabul edilir.

Ayrıca, aykırı verilerin tespitinde kullanabileceğiniz diğer yöntemler arasında LOF (Local Outlier Factor) ve DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) gibi algoritmalar yer alır. Bu algoritmalar, verilerin yoğunluğu ve çevreleyen verilerin dağılımı gibi faktörlere dayalı olarak aykırı verileri tespit eder.

Sonuç olarak, aykırı veriler tahminleri ve modelleri yanıltabilir. Bu nedenle, veri setleri aykırı verileri tespit etmek için dikkatle incelenmelidir. Box plot grafiği, Z-skoru ve diğer algoritmalar gibi yöntemler kullanılarak aykırı veriler tespit edilmeli ve veri setinden çıkarılmalıdır.

Box Plot Grafiği Kullanımı

Box plot grafiği, veri setinin dağılımını görselleştirmek için kullanılan bir grafik türüdür. Bu grafiğin en önemli kullanım alanlarından biri, veri setindeki aykırı değerlerin tespit edilmesidir. Box plot grafiği, bir kutu ve çıkarılabilir uçları olan iki çizgi içerir. Kutu alt, üst ve ortanca çeyreklerin yer aldığı bir çerçeve görevi görür. Ortanca değer ise kutu içinde yer alır. Alt ve üst tarafta yer alan iki çizgi, veri setinde yer alan diğer değerleri gösterir.

Box plot grafiği kullanımı, veri setinin dağılımını anlamak için oldukça faydalıdır. Veri setindeki aykırı değerler, belirli bir çerçeveye sığmadığı için box plot grafiği incelendikten sonra tespit edilebilir. Bu sayede aykırı değerlerin kontrol edilerek veri setinin doğruluğu artırılabilir.

• Box plot grafiği, veri setindeki değişkenlerin dağılımını ve ortalamasını hızlı bir şekilde analiz etmek için kullanılabilir.
• A'symmetrical outliers', kutunun üstünde ya da altında yalnızca bir çekiği olan aykırı değerlerdir. Box plot grafiği, bu tür aykırı değerlerin de tespit edilmesine yardımcı olur.
• Kutunun alt ve üst çizgileri, veri setinin %25 en küçük ve en büyük çeyreklerini temsil eder. Bu çizgiler, veri setindeki ortalamalardan daha şiddetli aykırı değerlerin belirlenmesinde etkilidirler.

Box plot grafiği veri setlerindeki aykırı değerlerin tespitinde kullanılan en önemli grafik türlerinden biridir. Bilhassa büyük ölçekli veri setlerinde verileri analiz etmek ve görselleştirmek için bu grafiği kullanmak, veri temizliği işlemlerini kolaylaştıracaktır.

Z-Skoru Kullanımı

Z-skoru, verilerin normal bir dağılım içinde olup olmadığını ve varsa aykırı değerleri tespit etmek için kullanılan bir yöntemdir. Z-skoru, her veri noktasının ortalamadan ne kadar uzak olduğunu standart sapma birimleriyle ifade eder. Z-skoru hesaplamak için veri setinin ortalama değeri çıkarılır ve standart sapmaya bölünür.

Z-skoru, bir veri noktasının standart sapma sayısına göre geçerli bir aykırı değer olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir. Genellikle, Z-skoru 3'ten büyük veya -3'ten küçük olan veri noktaları aykırı olarak kabul edilir. Bu nedenle, Z-skoru aykırı değerlerin tespitinde kullanılan etkili bir yöntemdir.

Z-skoru hesaplama işlemi, veriler normal bir dağılıma sahip olduğunda en etkili olduğunu kanıtlamıştır. Normal dağılım, verilerin ortalamaya göre simetrik olarak yayıldığı bir dağılımdır. Veriler normal bir dağılıma sahip değilse, Z-skoru yöntemi aykırı değerlerin tespitinde doğru sonuçlar vermeyebilir.

Z-skoru hesaplamak için birçok Python kütüphanesi kullanılabilir. Scipy kütüphanesi, bu işlemi gerçekleştirmek için birçok fonksiyon sağlar. Bu fonksiyonlar, veri setindeki tüm verilerin tek seferde işlenmesine olanak tanır ve sonuçları kullanıcıya hızlı bir şekilde sunar. Aşağıda, scipy kütüphanesi kullanılarak Z-skoru hesaplaması gösterilmiştir.

import scipy.stats as statsimport numpy as np# Örnek veri setidata = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# Z-skoru hesaplamasız_scores = stats.zscore(data)# Sonuçlarprint(z_scores)

[-1.5666989  -1.21854359 -0.87038828 -0.52223297 -0.17407766  0.17407766  0.52223297  0.87038828  1.21854359]

Z-skoru hesaplaması sonucu, özellikle veri setindeki aykırı değerlerin tespiti için etkili bir yöntemdir. Ancak, verilerin normal bir dağılıma sahip olup olmadığını dikkate almak önemlidir. Normal dağılım olmayan verilerde, Z-skoru yöntemi doğru sonuçlar vermeyebilir. Bu nedenle, veri setinin doğru bir şekilde analiz edilmesi için farklı yöntemlerin de kullanılması önerilir.

İşlem Dışı Verilerin Temizlenmesi

Veri setleri analiz edilirken çoğu zaman işlem dışı veya boş verilerle karşılaşılır. Bu verileri doldurmak mümkün değilse, işlem dışı veriler temizlenmelidir. İşlem dışı veriler, analiz sonuçlarını olumsuz etkileyebilir ve yanlış sonuçların ortaya çıkmasına neden olabilir.

İşlem dışı verileri temizlemek için bazı yöntemler vardır. Bunlar, satır ve sütun silme, metinleri temizleme, boş verileri silme ve veri setini filtreleme gibi yöntemlerdir. Bu yöntemlerin hangisinin kullanılacağı, veri setine ve analiz amaçlarına bağlıdır.

Satır ve sütun silmek, işlem dışı verileri temizlemenin en yaygın yöntemlerinden biridir. Bu yöntemle, veri setindeki belirli sütunlar veya satırlar silinebilir. Bu yöntem, sadece küçük bir veri kaybına neden olur, ancak analiz sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir.

Metin verileri içindeki ağırlıklı olmayan karakterlerin kaldırılması, büyük-küçük harf uyuşmazlıklarının düzeltilmesi, özel karakterlerin kaldırılması gibi işlemler yapmak, veri setinin daha temiz olmasını sağlar. Metin temizleyici modülleri, bu işlemleri hızlı ve kolay bir şekilde yapmanıza olanak tanır.

Boş verileri silmek, küçük bir veri kaybına neden olabilir, ancak analiz sonuçları üzerinde olumsuz bir etki yaratmaz. Bu yöntem kullanılırken, boş verileri silmeden önce veri seti yapısının iyi anlaşılması önemlidir.

Veri setinin filtrelenmesi, belirli bir şartı karşılamayan verilerin temizlenmesini sağlar. Veri seti filtreleyicileri, verileri belirli bir şart veya duruma göre ayırmak veya gruplandırmak için kullanılabilir.

İşlem dışı verileri temizlemek, doğru analiz sonuçlarını almak için önemlidir. Veri temizliği, veri analizi aşamasının en önemli adımlarından biridir ve veriler doğru bir şekilde temizlenmeden önce işlenmemelidir.

Satır ve Sütun Silme

Satır ve sütun silme, veri setindeki işlem dışı verileri kolayca temizlemek için yaygın bir yöntemdir. Bir veri setindeki belirli satırlar veya sütunlar gereksiz olabilir veya veri analizi için değerli olmayabilir. İşte bu durumlarda, ilgili satır veya sütunlar silinebilir.

Bir veri setindeki satırların veya sütunların silinmesi, veri setinin boyutunu azaltarak daha temiz ve daha kolay yönetilebilir hale getirebilir. Ancak, bu işlem özenle yapılmalıdır, çünkü yanlış satırların veya sütunların silinmesi, verilerin yanlış yorumlanmasına ve analiz sonuçlarının yanlış olmasına neden olabilir.

Satır ve sütunların silinmesi işlemi, Pandas kütüphanesi ile kolayca gerçekleştirilebilir. Örneğin, bir veri setindeki belirli bir sütunu silmek için "drop()" işlevi kullanılabilir. Ayrıca, belirli bir satır veya sütuna göre filtreleme veya koşullu silme işlemi de yapılabilir.

Tablo halinde aşağıdaki kodlar ile verileri temizleyebilirsiniz:

Tablodaki kodlar, bir Pandas DataFrame'i içindeki satırları veya sütunları silmek için kullanılabilecek en temel yöntemleri gösterir. Bununla birlikte, silme işlemleri veri seti boyutuna ve yapısına bağlı olarak değişebilir.

Metinleri Temizleme

Metin verileri, bir veri setinde önemli bir yere sahiptir. Bu verilerin düzenli ve temiz olması, veri analizlerinin doğru sonuçlar vermesinde kritik bir önem taşır. Metinleri temizleme işlemi, veri setindeki ağırlıklı olmayan karakterlerin kaldırılması, büyük-küçük harf uyuşmazlıklarının düzeltilmesi, özel karakterlerin kaldırılması gibi işlemleri içerir. Bu işlemler sonucu veri seti daha temiz, daha okunaklı ve daha verimli hale gelir.

Bir diğer metin temizleme işlemi, kelimelerin normalizasyonudur. Kelime normalizasyonu, benzer anlamlı kelimelerin gruplandırılması, kelimelerin köklerine ayrılması ve gereksiz uzunlukların kısaltılması gibi işlemleri içerir. Bu işlemler sonucu, veri setindeki kelime sayısı azalır ve daha az hafıza gereksinimi ortaya çıkar.

Aynı zamanda, metin verilerindeki düzensizlikleri gidermek için, veri seti içindeki kelimelerin frekansı da analiz edilebilir. Veri setindeki kelimelerin frekans analizleri yapılabilir ve en sık tekrarlanan kelimeler belirlenebilir. Bu işlem sonucu, veri setindeki küçük hatalar ve düzensizlikler ele alınabilir ve veri doğruluğu artırılabilir.

Metin verilerinde, veri setindeki gereksiz, yinelenen veya hiç kullanılmayan kelimeler başka bir sorun oluşturabilir. Bu sorunlar, veri setindeki gereksiz verilerin yüksek hafıza maliyetine yol açabilir. Metin temizleme işlemi, veri setindeki gereksiz kelimeleri veya verileri temizleyerek, veri setindeki hafızanın kullanımını optimize eder ve daha hızlı bir veri analizi yapılmasını sağlar.

Bunların yanı sıra, veri setindeki metin verileri farklı kaynaklardan toplanmış olabilir ve bu nedenle dosya biçimleri farklılık gösteriyor olabilir. Bu tür sorunlarla başa çıkmak için, dosyaların biçimi düzeltilmeli ve tutarlılık sağlanmalıdır.