Pandas ile veri işleme işlemleri artık daha kolay! Bu kurs sayesinde, ideal veri setleri oluşturmak ve temizlemek için Pandas'ın gücünü kullanmayı öğreneceksiniz Analiz etmek istediğiniz verileri doğru bir şekilde işlemek için bu kursa kaydolun ve veri işleme sanatını birlikte öğrenelim!
Bugün veri bilimcilerinin en önemli araçlarından biri olan Pandas kütüphanesi, veri setleri üzerinde çok sayıda işlem yapmayı mümkün kılıyor. Bu makalede, Pandas kullanarak ideal bir veri seti nasıl oluşturulur ve temizlenir, adım adım öğreneceksiniz. Pandas kütüphanesi sayesinde veri seti işlemleri, hızlı, kolay ve doğru bir şekilde gerçekleştirilebilir. Pandas kütüphanesi, veri setinin kesinliğini sağlamak için veri setlerindeki eksik değerleri, hatalı verileri, aykırı değerleri ve diğer türdeki istenmeyen verileri temizleyebilmektedir.
Bu makalede, veri setlerinin oluşturulması, temizlenmesi ve işlenmesi için farklı yöntemler açıklanacak. Veri setlerindeki eksik verilerin nasıl doldurulacağı veya silineceği, hatalı verilerin nasıl tespit edileceği ve aykırı verilerin nasıl temizleneceği gibi konular detaylı bir şekilde ele alınacak. Ayrıca, Pandas kütüphanesi sayesinde farklı veri setlerinin birleştirilmesi, işlenmesi ve görselleştirilmesi için nasıl kullanabileceğinizi de öğreneceksiniz.
Veri Seti Oluşturma
Pandas, veri işleme ve analizi için kullanılan en popüler kütüphanelerden biridir. Bu kütüphane sayesinde veri setlerini okuma, yazma, birleştirme, temizleme ve görselleştirme gibi işlemler yapabilirsiniz. Bir veri seti oluşturmak için Pandas kullanarak şu adımları izleyebilirsiniz:
- Dataframe Oluşturma: Pandas kullanarak verilerden oluşan bir dataframe oluşturabilirsiniz. Bu dataframe, tablo şeklindeki verilerin işlenmesini ve analiz edilmesini mümkün kılar.
- Verilerin İçeri Aktarılması: Pandas, birçok farklı veri kaynağından veri aktarma işlemlerini mümkün kılar. Örneğin; CSV dosyaları, Excel dosyaları, SQL veritabanları ve hatta web sayfalarından bile veri toplayabilirsiniz.
- Verilerin Düzenlenmesi: Veri setindeki kolonların adı, tipi ve sıralaması gibi özellikler belirlenebilir ve değiştirilebilir. Ayrıca, yeni kolonlar ve indeksler de eklenebilir.
- Verinin İncelenmesi: Veri seti üzerinde birçok farklı manipülasyon işlemi yaparak verilerin daha kolay anlaşılmasını sağlayabilirsiniz. Örneğin; filtreleme yapabilir, sıralama yapabilir veya verileri gruplandırabilirsiniz.
- Dataframe'i Kaydetme: Son olarak, Pandas kullanarak hazırlanan veri setini farklı formatlarda kaydedebilirsiniz. Örneğin CSV, Excel veya JSON formatında kaydetme işlemi yapabilirsiniz.
Bir veri seti oluşturmak, veri analizi sürecinde olduğu kadar önemlidir. Verilerin belirli bir düzene göre analiz edilmesi, doğru sonuçlar elde etmek için önemlidir. Pandas'ın sunduğu kolay ve hızlı veri seti oluşturma yöntemleri, veri analizi sürecinin başarıya ulaşmasını sağlamak için oldukça etkilidir.
Veri Seti Temizleme
Bir veri setinde eksik ve hatalı verilerin olması oldukça yaygındır. Bu nedenle, bir veri setini analiz etmeden önce, verilerin doğruluğundan emin olmak önemlidir. Veri setindeki eksik verileri (boşluklar) veya hatalı verileri bulmak ve silmek veya değiştirmek için bazı yöntemler vardır.
Eksik veriler tespit edildiğinde, bu boşlukların neden kaynaklandığına bakmak önemlidir. Bazı boş alanlar, yanlış girişler veya hatalı veri toplama yöntemleri nedeniyle oluşabilir. Bu durumda, bu boşluklar doğru verilerle doldurulabilir. Ancak bazı eksik veriler, gerçekten de veri yokluğu nedeniyle oluşabilir. Bu durumda, eksik verileri silmek en iyi seçenektir.
Bir veri setindeki hatalı veriler de çok yaygındır. Yanlış bir veri girişi, hatalı bir ölçüm veya veri toplama sırasında bir hata nedeniyle oluşabilir. Bu hatalar veri seti analizini etkileyebilir, bu nedenle, hatalı veriler tespit edilip doğru verilerle değiştirilmelidir. Outlier'lar, yani veri setindeki diğer verilerden büyük veya küçük olan işaretleyiciler, istatistiksel analizleri yanıltabilir. Bu nedenle işaretleyiciler tespit edilmeli ve veri setinden çıkarılmalıdır.
- Bir veri setindeki eksik verileri tespit etmek için, Pandas kütüphanesinde yer alan isna() methodu kullanılır.
- Hatalı verileri tespit etmek için, verilerin anomali arayüzünde tespit edilebilir.
- Outlier'ları tespit etmek için, verilerin anomalilerin tespiti ile benzer bir arayüz kullanılabilir.
Veri setlerindeki boşlukları doldurmak için, bazı yöntemler vardır. Pandas kütüphanesi, eksik değerleri manuel olarak veya otomatik olarak doldurmak için fillna() metodunu sunar. Veri setindeki hatalı verileri tespit etmek için, verileri kontrol etmek ve hataları düzeltmek için manuel bir yol izlenebilir. Outlier'ların tespiti ise, verilerin anomali tespiti ile benzer bir arayüzle yapılır ve doğru kararlar alınması için verilerin görselleştirilmesi de uygun olabilir.
Veri setleri üzerinde temizlik işlemleri, doğru ve güvenilir bir veri seti oluşturmak için oldukça önemlidir. Bu nedenle, verileri analiz etmeden önce veri setini temizlemeniz önerilir.
Boşlukları Doldurma
Bir veri setindeki boşluklar, analiz ve yorumlama işlemlerinde sorunlar yaşanmasına ve yanlış sonuçların elde edilmesine neden olabilir. Bu nedenle, boşlukların doğru bir şekilde doldurulması büyük önem taşır. Pandas kütüphanesi, veri setindeki eksik verileri otomatik olarak doldurmanın yanı sıra, manuel olarak doldurma seçeneği de sunar.
Otomatik doldurma yöntemi, NaN (Not a Number) olarak adlandırılan boş değerleri belirler ve bu değerleri ortalama, medyan veya en sık görülen değer gibi istatistiksel yöntemler kullanarak doldurur. Manuel doldurma yöntemi ise kullanıcının veri setindeki boş değerleri belirleyerek, bu değerleri belirlediği değerlerle doldurmasını sağlar.
Pandas, veri setindeki boş değerleri doldurmak için birçok farklı yöntem sunar. Bunlardan bazıları:
- fillna() yöntemi: NaN değerleri, belirtilen bir değer veya yöntemle doldurur.
- ffill() ve bfill() yöntemleri: İleri veya geri yönde son bulunan boş değerleri doldurur.
- interpolate() yöntemi: NaN değerleri, diğer verilerden yola çıkarak tahmin edilen bir değerle doldurur.
Manuel doldurma yöntemi ise, veri setindeki eksik verileri dikkatli bir şekilde analiz ederek belirli bir değerle doldurmayı mümkün kılar. Örneğin, bir veri setindeki yaş verilerinde boşluklar olduğunu varsayalım. Bu durumda, kullanıcının ortalama yaşı belirleyerek, boş değerleri bu ortalama yaş ile doldurması gerekebilir.
Sonuç olarak, her iki yöntem de veri setindeki eksik değerleri doldurmak için kullanılabilir. Ancak, hangi yöntemin kullanılacağı veri setine göre farklılık gösterebilir. İstatistiksel yöntemler, daha büyük veri setleri için daha uygundurken, küçük veri setleri için manuel doldurma yöntemi daha doğru sonuçlar elde etmek için daha işlevseldir.
Eksik Verilerin Silinmesi
Eksik veriler, herhangi bir veri analizi projesinde en sık rastlanan sorunlardan biridir. Dolayısıyla, veri setindeki eksik verilerin tamamlanması veya silinmesi gerekir. Veri setinde eksik verilerin olduğu durumlarda, silme yöntemi, bazı durumlarda kabul edilebilir olabilir. Bununla birlikte, eksik verilerin silinmesi için belirli bir kural yoktur ve bu, veri setindeki eksik verilerin sayısına ve veri setinin hassasiyetine bağlı olarak değişebilir.
Eksik verilerin silinmesi yöntemi, veri setindeki eksik verilerin diğer verileri ve özellikleri hakkında bilgi sağlamayan durumlarda seçilmelidir. Örneğin, silmenin kabul edilebilir olduğu bir durum, bir öğrenci veri setindeki bir sütunda eksik bir değere sahip olan bir öğrenciyi tamamen kaldırmaktır. Ancak, veri setindeki eksik veriler diğer verileri ve özellikleri hakkında önemli bilgiler içeriyorsa, bu verilerin silinmesi, araştırmacıya yanıltıcı sonuçlar verebilir.
| Eksik Verilerin Silinmesi Yöntemleri | Açıklama |
|---|---|
| Liste Tabanlı Silme | Eksik verilere dayalı satırları silmek |
| Sınır Tabanlı Silme | Bir satırdaki eksik veri sayısı sınıra ulaştığında silmek |
| Değere Tabanlı Silme | Belirli bir eksik veri sayısının üzerinde olan satırları silmek |
Eksik verilerin silinmesi yöntemi, veri seti hakkında yanıltıcı sonuçlar verebilecek olumsuz bir etki yaratabilir. Bu nedenle, analistler eksik verilerle başa çıkmanın alternatif yöntemlerini kullanmayı seçerler. Bununla birlikte, bazı durumlarda eksik verilerin silinmesi, diğer tekniklerle başa çıkılamayacak kadar yüksek bir oranda olabilir ve bu durumda araştırmacılar eksik verileri silmek zorunda kalabilirler.
Ortalama ve Medyan Değerlerle Doldurma
Veri setinin bazı özellikleri, medyan veya ortalama gibi istatistiksel hesaplamalar kullanarak hesaplanabilir. Bu hesaplamalar, eksik verilerin yerine kullanılabilir ve veri setini temizlemek için başarılı bir yöntemdir.
Medyan, bir veri setinde verilerin tamamının ortalaması yerine, ortadaki veri noktasını temsil eder. Ortalama, tüm verilerin toplamının veri noktalarının sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Her yöntem, eksik verileri analiz edip doldurmak için kullanılabilir.
Bir veri setindeki eksik değerleri hesaplamak ve doldurmak için pandas kütüphanesi kullanılarak DataFrame.fillna() fonksiyonu kullanılabilir. Bu, medyan veya ortalama ile eksik değerleri otomatik olarak doldurur.
Örneğin, bir maaş veri setimiz olduğunu ve birkaç eksik değerin bulunduğunu varsayalım. Medyan veya ortalama ile eksik değerleri bulmak için şu adımları takip edebiliriz:
```pythonimport pandas as pd
data = {'isim': ['Ali', 'Veli', 'Ayşe', 'Can', 'Mehmet'], 'maas': [3400, 2900, 2700, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# eksik değerleri ortalama ile doldurmaortalama = df['maas'].mean()df['maas'].fillna(ortalama, inplace=True)
# eksik değerleri medyan ile doldurmamedyan = df['maas'].median()df['maas'].fillna(medyan, inplace=True)```
Bu işlem, eksik değerlerin ortalama veya medyan ile doldurulmasını sağlar. Tabii ki, işlem sonrası verilerin doğruluğu, bu eksik değerlerin kullanım amacına bağlı olarak değerlendirilmelidir.
Pandas kullanarak medyan veya ortalama hesaplamalarını kullanarak eksik değerleri doldurma, veri seti temizliği için en sık kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem sayesinde, veri setindeki eksik değerler, analitik yöntemlerde verimli bir şekilde kullanılabilecek şekilde temizlenir.
Hatalı Verilerin Temizlenmesi
Veri setinde hatalı veriler tespit edilmeden işlem yapmak, sonuçların yanlış çıkmasına neden olabilir. Bu nedenle, hatalı verilerin tespit edilip temizlenmesi önemlidir. Hatalı veriler, özellikle de sayısal verilerdeki yazım hataları, verilerin yanlış girilmesi veya verilerin eksik olması nedeniyle ortaya çıkabilir.
Pandas kütüphanesi aracılığıyla, veri setindeki hatalı verileri tespit etmek ve doğru verilerle değiştirmek oldukça kolaydır. İlk olarak, veri setindeki sütunları kontrol etmek gerekir. Eğer bir sayısal sütunda metinsel bir veri yer alıyorsa, bu veriyi temizlemek önemlidir. Bunun için, Pandas kütüphanesi içinde bulunan "to_numeric()" fonksiyonu kullanılabilir. Bu fonksiyon sayesinde, metinsel veri sayısal bir veriye dönüştürülebilir.
Ayrıca, veri setindeki hatalı verileri belirlemek için "describe()" fonksiyonu kullanılabilir. Bu fonksiyon sayesinde, ortalamadan sapma gösteren veriler, eşik değerlerin dışına çıkanlar gibi hatalı veriler kolayca belirlenebilir.
Hatalı verilerin doğru verilerle değiştirilmesi için ise, "mean()" ve "fillna()" fonksiyonları kullanılabilir. "Mean()" fonksiyonu, bir sütundaki ortalamayı hesaplar ve eksik verileri bu değerle doldurur. "Fillna()" fonksiyonu ise, belirli bir değerle eksik verileri doldurur.
Sonuç olarak, veri setindeki hatalı verilerin tespit edilmesi ve temizlenmesi, sonuçların yanlış çıkmasını engeller ve doğru analiz yapmaya olanak sağlar. Pandas kütüphanesi sayesinde, bu işlem oldukça kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Outlier'lar ve Aykırı Verilerin Temizlenmesi
Veri setindeki aykırı değerler, veriler arasındaki normal dagilimin oldukca uzağında ya da olağan dışı bir davranış sergileyen veri değerleridir. Aykırı değerler, veri analizinde yanıltıcı sonuçlara neden olabilir ve veri setinin güvenilirliğini azaltabilir. Bu nedenle aykırı değerleri tespit etmek ve doğru verilerle değiştirmek çok önemlidir.
Veri setindeki aykırı değerleri belirlemek için birkaç farklı yöntem vardır. Bunlardan biri, verilerin standart sapmasının hesaplanmasıdır. Bir veri, diğer verilere göre çok daha farklı bir değer ise, standard sapması diğerlerine göre daha yüksek olan bir veridir. İstatistiksel olarak, bu değerler daha sonra aykırı olarak kabul edilebilir.
Bir diğer yöntem ise, kutu grafikleri kullanmaktır. Kutu grafikleri, verilerin ortanca, çeyreklik aralıkları ve aykırı değerlerini gösteren bir görüntüleme yöntemidir. Bu grafikler, veri setindeki aykırı değerleri belirlemek için kullanılabilir.
Veri setindeki aykırı değerler tespit edildiğinde, doğru verilerle değiştirilmelidirler. Bu değiştirme işlemi, önce aykırı değeri belirlemek için kullanılan yönteme bağlı olarak yapılabilir. Örneğin, standart sapma yöntemi kullanıldıysa, aykırı değer yerine ortalama veya medyan değeri ile değiştirilebilir.
Aykırı değerler, tek başına veri setinin güvenilirliğini azaltan bir faktör olabilirler. Ancak, doğru bir şekilde belirlenmesi ve değiştirilmesi durumunda, veri setinin analiz doğruluğunu artırabilirler.
Veri Seti Birleştirme ve İşleme
Birçok veri seti projelerinde tek bir veri seti yeterli olmaz. Farklı kaynaklardan gelen veri setlerini birleştirerek daha kapsamlı bir veri seti elde etmek ihtiyacı doğar. Bu noktada, Pandas ile farklı veri setlerini birleştirme ve işleme yöntemleri oldukça kolaydır.
Üç farklı birleştirme yöntemi vardır: iç, dış ve tam birleştirme. İç birleştirme, yalnızca iki veri setindeki ortak kayıtları birleştirir. Öte yandan, dış birleştirme, iki veri setini birleştirirken ortak olmayanları da gösterir. Tam birleştirme (veya kesişim), sadece ortak verileri gösterir.
Veri setlerini birlikte nasıl birleştirdiğiniz, veri seti formatına bağlıdır. Ancak Pandas `merge()` fonksiyonu ile veri setlerini birleştirebilirsiniz. `merge()` fonksiyonu, iki veri setindeki sütunları karşılaştırır ve veri setlerini birleştirirken ortak bir sütunu kullanır. Pandas, `concat()` fonksiyonu ile de veri setlerini birleştirebilir. Bu fonksiyon veri setlerini yan yana veya alt alta birleştirir.
Veri setlerinde yapılan değişiklikler, `apply()`, `map()` ve `applymap()` fonksiyonları gibi yöntemler kullanılarak gerçekleştirilebilir. `apply()` fonksiyonu, tüm DataFrame üzerinde bir fonksiyon uygular. `map()` fonksiyonu, belirli bir sütuna uygulanacak bir fonksiyon uygular. `applymap()` fonksiyonu, tüm DataFrame üzerinde bir fonksiyon uygular.
Ayrıca, veri seti filtreleme ve indeksleme yöntemleri de oldukça önemlidir. Pandas, `loc[]` ve `iloc[]` fonksiyonları ile filtreleme yapabilir ve belirli bir sütuna veya satıra odaklanabilirsiniz. Pandas ayrıca, `groupby()` fonksiyonu ile verileri gruplayabilir ve toplama, ortalama veya diğer istatistiksel işlemler yapabilirsiniz.
Sonuç olarak, veri setlerinin birleştirilmesi ve işlenmesi oldukça önemlidir. Bunun için, Pandasın sağladığı farklı yöntemleri kullanarak veri setlerini birleştirebilir, değişiklikler yapabilir ve indeksleme yapabilirsiniz. Pandas, veri setlerinin daha kolay bir şekilde işlenebilmesi için oldukça kullanışlı bir araçtır.
İç, Dış ve Tam Birleştirme
Pandas, birden fazla veri setini birleştirmek için kullanışlı bir kütüphanedir. Pandas, bu işlem için üç farklı birleştirme yöntemi sunar: iç birleştirme, dış birleştirme ve tam birleştirme.
İç birleştirme, iki veri setinde bulunan ortak özelliklere göre birleştirme yapar. Bu yöntem, sadece ortak olan verileri birleştirdiğinden, veri kaybını önleyerek veri setleri arasında daha doğru eşleştirmeler yapar. İç birleştirme, merge() fonksiyonu kullanılarak gerçekleştirilir.
Dış birleştirme, iki veri setinde bulunan tüm verileri birleştirir ve ortak olanları eşleştirir. Bu yöntemle birleştirilen veri seti her zaman daha büyük olacaktır ve diğer yöntemlere göre daha fazla veri kaybı yaşanabilir. Dış birleştirme, merge() fonksiyonunun how='outer' parametresiyle yapılır.
Tam birleştirme yöntemi, bir veya daha fazla veri setindeki tüm verileri alır ve diğer veri setindeki eşleşen verileri ekler. Tam birleştirme, concat() fonksiyonu kullanılarak gerçekleştirilir. Tam birleştirme yaparken, veriler arasındaki sütunlar aynı isimde olmalıdır.
Birleştirme yöntemleri, veriler arasındaki ilişkiyi en iyi şekilde yansıtacak şekilde kullanılabilir. İç birleştirme, eşleşen verilerin bir araya getirilmesinde doğru bir yöntemdir. Dış birleştirme, farklı veri setlerindeki tüm verilerin bir araya getirilmesinde kullanışlıdır ve eksik verileri tamamlamak için kullanılabilir. Tam birleştirme ise, verilerin yatay veya dikey olarak bir araya getirilmesinde kullanılabilir.
Veri Setleri İşleme ve Filtreleme
Verileri oluşturma ve temizleme adımlarından sonra, veri setlerini işleme ve filtreleme yöntemleri önem kazanır. Pandas, veri setlerini işleme ve filtreleme için bir dizi fonksiyon ve yöntem sunar.
Bir veri setindeki sütunları seçmek için "loc" ve "iloc" yöntemleri kullanılır. "loc" yöntemi, indeks adlarına göre seçim yaparken "iloc" yöntemi, pozisyonlara göre seçim yapar. Bir örnek olarak, "loc" kullanarak "age" sütunu seçilebilir:
| Kod | Açıklama |
|---|---|
| df.loc[:, "age"] | "age" sütununu seçer |
Veri setini filtrelemek için, "query" fonksiyonu veya "isin" yöntemi kullanılır. "query" fonksiyonu, bir filtreleme ifadesi içeren bir metin alırken, "isin" yöntemi belirli bir değere sahip olduğu sütunları seçer. Örneğin:
| Kod | Açıklama |
|---|---|
| df.query("age > 25") | "age" sütunu 25'ten büyük olanları seçer |
| df[df['gender'].isin(['Male', 'Female'])] | "gender" sütunu "Male" veya "Female" olanları seçer |
Ayrıca, veri setlerini gruplandırmak, sıralamak ve indekslemek için de farklı yöntemler vardır. Bir veri setini gruplamak için "groupby" fonksiyonu kullanılabilir. Ayrıca, veri seti sıralamak için "sort_values" fonksiyonu kullanılabilir. Örnek olarak:
| Kod | Açıklama |
|---|---|
| df.groupby("gender").mean() | "gender" sütununa göre gruplandırmayı yapar ve ortalama değerleri hesaplar |
| df.sort_values("age") | "age" sütuna göre veri setini sıralar |
| df.set_index("age") | "age" sütununu veri setinin indeksi olarak ayarlar |
Tüm bu yöntemler, veri setlerini işlemek ve filtrelemek için kullanılabilir. Bunların yanı sıra, daha fazla işleve sahip olan diğer yöntemler de mevcuttur. Bu yöntemler, veri bilimi alanında oldukça faydalıdır ve verilerin daha ayrıntılı bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur.
Veri Seti Görselleştirme
Pandas kullanarak verilerinizi analiz etmek yeterli olmayabilir, bunları görselleştirmek de önemlidir. Veri setlerini görselleştirmek için, Python'da Pandas'ın yanı sıra diğer kütüphaneler de kullanılabilir.
Verileri görselleştirmek, verileri daha anlaşılır ve erişilebilir hale getirir ve veri setindeki eğilimleri ve kalıpları belirlemeyi daha kolay hale getirir. Veri seti görselleştirme yöntemleri arasında histogramlar, dağılım grafikleri, çizgi grafikleri ve kutu grafikleri bulunur.
Pandas, görselleştirme için matplotlib, seaborn ve bokeh gibi kütüphaneleri kullanır. Bu kütüphaneler, verilerinizi görselleştirmeniz için yüksek düzeyde özellikler ve işlevsellik sunar.
Histogramlar, veri dağılımını görsel olarak göstermenin yaygın bir yöntemidir. Histogramlar, verinin yoğunluk fonksiyonuna göre bir çubuk grafikle gösterilir. Pandas kütüphanesinde bulunan hist () fonksiyonu, histogramları kolayca oluşturmanıza olanak tanır.
Dağılım grafikleri, verilerin iki değişken arasındaki bağıntıları görselleştirmek için kullanılabilir. Pandas kütüphanesi, scatter () fonksiyonunu kullanarak dağılım grafikleri oluşturmanızı sağlar.
Çizgi grafikleri, bir veya daha fazla değişkenin zamanla nasıl değiştiğini gösterir. Pandas kütüphanesi, plot () yöntemiyle kolayca çizgi grafikleri oluşturmanızı sağlar.
Kutu grafikleri, bir veri setindeki dağılımın özetini sunar. Pandas kütüphanesi, boxplot () yöntemiyle kutu grafikleri oluşturmanızı sağlar.
Sonuç olarak, verilerinizi analiz etmek ve yorumlamak için görselleştirme önemlidir. Pandas kütüphanesi, Python'da veri setlerini görselleştirmek için birçok araç sunar. Bu araçları kullanarak, verilerinizi daha net hale getirerek daha doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.
Veri Seti Grafikleri
Veri seti grafikleri, verileri daha anlaşılır hale getirmek için kullanılabilecek önemli bir araçtır. Pandas kütüphanesi, her tür veri seti grafiklerinin çizilmesine olanak tanır. Burada incelenen üç önemli grafik türü histgramlar, dağılım grafikleri ve çizgi grafikleridir.
Bir histogram, veri setinde yer alan sayısal verilerin dağılımını gösterir. Bu grafik türü, genellikle bir değişkenin frekans dağılımını görselleştirmek için kullanılır. Histogramın x ekseninde veri setinin değerleri ve y ekseninde ise bu değerlerin frekansı yer alır. Bir histogramda, tüm veriler sadece bir sütun olarak veya farklı grupların histogramları olarak gösterilebilir.
Dağılım grafikleri, veri setindeki her bir gözlemin birbiriyle olan ilişkisini gösterir. Bu grafik türü, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi görmeye yarar. Pandas kütüphanesi, veri seti görselleştirme işleminde birçok dağılım grafiği türü sunar. Scatterplot, Hexbin plot, KDE plot ve Joint plot gibi iyi bilinenlerdir.
Çizgi grafikleri, veri setindeki sayısal veri noktalarının belirli bir zaman diliminde nasıl değiştiğini gösterir. Bu grafik türü, birden çok değişkenin birbiriyle ilişkisini çizmek için de kullanılabilir. Çizgi grafiklerinde, x ekseninde zaman birimi veya diğer kategoriler, y ekseninde ise veriler yer alır. Örneğin, bir hisse senedinin günlük kapanış fiyatlarındaki değişiklikleri göstermek için çizgi grafikleri kullanılabilir.
Tüm bu grafik türleri, veri setleri üzerinde farklı veri özelliklerini analiz etmek için kullanılabilir. Sadece pandas değil, diğer veri görselleştirme araçları da bu tür grafiklerin çizilmesine olanak tanır ve kullanıcıların verileri daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.
Kutu Grafikleri
Kutu grafikleri, bir veri setindeki aykırı değerleri ve değişkenlerin dağılımını göstermek için kullanılan bir grafik türüdür. Pandas kütüphanesi ile kutu grafikleri oluşturmanın birkaç farklı yolu vardır. İlk olarak, Pandas'ın `plot()` fonksiyonu kullanılarak kutu grafikleri oluşturulabilir. Bu, verileri DataFrame olarak yükleyip, grafik için uygun parametrelerle `plot()` fonksiyonunu çağırarak yapılabilir.
Ayrıca, Pandas kütüphanesi, kutu grafiklerinin oluşturulması için `boxplot()` fonksiyonunu kullanarak veri setini bir DataFrame olarak yükleyip parametrelerle kutu grafiklerini özelleştirebilirsiniz. Bu, veriden aykırı değerlerin kaldırılması veya veri setindeki belirli bir değişkenin vurgulaması için de kullanılabilir.
Kutu grafikleri, verinin dağılımının yanı sıra aykırı değerlerin belirlenmesinde de son derece yararlıdır. Bu nedenle, kutu grafikleri, bir veri setinin istatistiksel analizi sırasında kullanışlı bir araçtır. Aynı zamanda, farklı veri setleri arasındaki karşılaştırmaları daha kolay hale getirerek, verileri daha iyi anlama ve yorumlama imkanı sağlar.
Sonuç olarak, Pandas kullanarak kutu grafikleri oluşturmanın birçok avantajı vardır. Kutu grafikleri, aykırı değerleri tespit etmek, veri setleri arasında karşılaştırmalar yapmak ve verileri daha iyi anlama ve yorumlama imkanı sağlamak için son derece yararlıdır. Pandas'ın `plot()` ve `boxplot()` fonksiyonları, kutu grafiklerini özelleştirme ve ayarlama konusunda son derece esnek ve kullanışlıdır.