NumPy ve Pandas ile veri yönetimi konusunda uzmanlaşmak isteyenler için kapsamlı bir kaynak arıyorsanız doğru yerdesiniz! Bu kitap, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar tüm veri yönetimi tekniklerini ele alıyor ve Python'ın en popüler veri bilimi kütüphanelerini kullanarak gerçek dünya problemlerine çözümler sunuyor Hemen sipariş verin ve veri yönetimi becerilerinizi bir üst seviyeye taşıyın!
NumPy ve Pandas, Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan iki güçlü kütüphanedir. NumPy, matrisler ve büyük çok boyutlu dizilerle çalışmak için optimize edilmiş bir kütüphanedir. Pandas ise, veri analizi ve manipülasyonu için geniş bir yelpaze sunan bir kütüphanedir. Bu iki kütüphane, veri yönetimi için sık sık kullanılan araçlardır ve verileri açıklayıcı ve anlaşılır hale getirmek için birçok araca sahiptir.
NumPy, özellikle bilgisayarlı görü ve yapay zeka alanlarındaki verilerin işlenmesi için idealdir. Matrisler üzerinde hızlı ve rahat bir şekilde çalışmak için optimize edilmiştir. Geniş bir işlevsel koleksiyona sahip olan NumPy, her türde matematiksel işlemi gerçekleştirebilir. Aynı zamanda, bu kütüphane, lineer cebir, Fourier dönüşümleri ve rastgele sayı oluşturma dahil olmak üzere birçok matematiksel işlevi kolayca gerçekleştirebilir.
Öte yandan, Pandas, verileri analiz etmek, manipüle etmek ve veri çerçeveleri ve serileri biçiminde saklamak için kullanılır. Veri çerçeveleri, tablolar halinde yapılandırılmış verilerdir ve seriler, tek boyutlu etiketli bir dizi veridir. Pandas ayrıca, verileri farklı dosya biçimlerinde okuyabilir ve yazabilir, böylece veriyi farklı kaynaklardan çekebilirsiniz. Bu iki kütüphane, birçok veri analizi projesinde birlikte kullanılarak verilerin daha hızlı ve daha etkili bir şekilde işlenebilmesine yardımcı olur.
NumPy Nedir?
NumPy, Python programlama dilinin bilimsel hesaplama için çok kullanışlı bir kütüphanesidir. NumPy'nin asıl amacı, çok boyutlu diziler ve matrisler üzerinde hızlı ve etkili hesaplamalar gerçekleştirmektir. NumPy kütüphanesi, çeşitli veri türleriyle (örneğin tamsayılar, kayan noktalar, karmaşık sayılar vs.) çalışabilir ve hatta bazı işlemlerde dizi ve matrislerle birbirlerine aktarabilir. Bu, NumPy'nin geniş bir kullanım alanına sahip olmasını sağlar.
NumPy, bilim, mühendislik, finans, veri analizi ve yapay zeka gibi alanlarda kullanılır. NumPy kütüphanesi sayesinde veri analizi, filtreleme, sıralama ve filtreleme işlemleri birkaç satır kodla hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir. NumPy ayrıca grafikler oluşturma, sayısal hesaplama yapma ve büyük veri kümeleriyle çalışma gibi işlemlerde de kullanılır.
NumPy, herhangi bir proje için yararlı bir kütüphanedir ve birçok Python programcısı tarafından sıklıkla kullanılır. NumPy'nin temelinde yatan fikir, büyük verileri hızlı, verimli ve etkili bir şekilde ele alabilmektir. Bu özellikleriyle NumPy, Python'un en popüler kütüphanelerinden biridir.
Pandas Nedir?
Pandas, açık kaynak kodlu bir veri analizi ve manipülasyon kütüphanesidir. NumPy ve Python programlama dilindeki diğer kütüphanelerle birlikte kullanılabilir. Pandas'ın temelinde iki adet veri yapısı bulunmaktadır: Seriler ve Veri Çerçeveleri.
Seriler, tek boyutlu etiketli bir dizidir ve Veri Çerçeveleri ise farklı tipte sütunlardan oluşan iki boyutlu bir veri yapısıdır. Pandas ayrıca, veri okuma ve yazma işlemleri, verilerin filtrelenmesi, birleştirilmesi, sıralanması ve dönüştürülmesi gibi veri manipülasyon işlemleri için kullanışlı fonksiyonlar ve yöntemler sağlamaktadır.
Pandas kütüphanesi, büyük miktarda veri işleme ihtiyacı olan araştırmacılar, bilim adamları ve veri analistleri için oldukça yararlıdır. Özellikle finans, ekonomi, işletme ve veri bilimi alanlarında sıkça kullanılmaktadır. Pandas, ayrıca CSV dosyaları, Excel dosyaları ve SQL veritabanları gibi farklı dosya ve veritabanı biçimlerindeki verileri okuyup yazabilme özelliğiyle de dikkat çekmektedir.
Pandas'ın sunduğu diğer özellikler arasında hızlı ve etkili bir şekilde veri profil oluşturma, verileri toplama ve gruplama işlemlerinin yapılması, ayrıca verilerin grafiklerini oluşturma gibi seçenekler de bulunmaktadır. Tüm bu özellikler, veri analizi ve veri manipülasyonu işlemlerini kolaylaştırarak zaman tasarrufu sağlamaktadır.
Pandas Serileri ve Veri Çerçeveleri
Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonunda oldukça kullanışlıdır. Pandas, seriler ve veri çerçeveleri oluşturma, farklı dosya türlerinde veri okuma ve yazma işlemleri yapma gibi birçok özellikle donatılmıştır.
Pandas Serileri, tek boyutlu etiketli bir dizidir. Seriler, farklı veri tipleriyle tutulabilir ve NumPy dizilerinden farklı olarak bir indeksleme mekanizmasına sahiptir. Seriler, sıfır veya daha fazla boyuta sahip etiketli bir dizidir. Veri Çerçeveleri, farklı tipte verileri tutabilen iki boyutlu bir veri yapısıdır. Veri Çerçeveleri, satırlar ve sütunlar şeklinde düzenlenebilir.
Pandas ile seriler ve veri çerçeveleri oluşturmak oldukça kolaydır. Pandas'ın interaktif yapısı, farklı dosya türlerinden veri okuma ve yazma işlemlerini de destekler. Pandas, CSV, Excel, SQL veritabanları ve hatta JSON formatındaki dosyalarla çalışabilir.
Aşağıdaki örnek Pandas Serileri ve Veri Çerçeveleri oluşturmayı, farklı dosya türlerinden veri okuma ve yazma işlemleri yapmayı göstermektedir:
```import pandas as pd
# Bir Pandas Serisi oluşturmaseri = pd.Series([5, 10, 15, 20, 25])
# Birden fazla Pandas Serisi kullanarak bir veri çerçevesi oluşturmaveri_cercevesi = pd.DataFrame({"Şehir": ["Ankara", "İstanbul", "İzmir"], "Nüfus": [3000000, 15000000, 4000000], "Alan": [2500, 5000, 3000]})
# CSV dosyasından veri okumaveri_cercevesi = pd.read_csv("veriler.csv")
# CSV dosyasına veri yazmaveri_cercevesi.to_csv("veriler.csv")```
Pandas'ın çeşitli dosya türlerini desteklemesi, veri analizi işlemlerinin hızlı ve verimli bir şekilde yapılmasını sağlar. Ayrıca Pandas, verilerin filtrelenmesi, sıralanması, birleştirilmesi ve dönüştürülmesi de dahil olmak üzere veri yönetimi işlemlerinde oldukça yeteneklidir.
CSV Dosyaları
CSV dosyaları, verilerin sıralı bir şekilde saklandığı ve virgül, noktalı virgül veya başka bir ayıraç karakteri ile ayrıldığı dosyaları ifade eder. Pandas, CSV dosyalarından veri okuma ve yazma işlemleri için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir.
CSV dosyasından veri okumak için, read_csv fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Bu fonksiyonda, okunacak dosyanın adı veya yolunu belirterek, verileri DataFrame nesnesine yükleyebilirsiniz. Örneğin;
import pandas as pd# CSV dosyasından veri okumadf = pd.read_csv("veriler.csv")# DataFrame nesnesini ekrana yazdırmaprint(df) Verileri bir CSV dosyasına yazmak için ise, to_csv fonksiyonu kullanılabilir. Bu fonksiyonda, verilerin yazılacağı dosyanın ismi veya yolu, ayıraç karakteri ve diğer parametreler belirtilerek verileri dosyaya yazabilirsiniz. Örneğin;
import pandas as pd# DataFrame nesnesi oluşturmadata = {"Adı": ["Ali", "Ayşe", "Mehmet"], "Yaş": [22, 25, 30], "Maaş": [2500, 3500, 4500]}df = pd.DataFrame(data)# DataFrame nesnesini CSV dosyasına yazmadf.to_csv("veriler.csv", sep=";", index=False) Bu örnekte, verileri içeren bir DataFrame nesnesi oluşturuldu ve to_csv fonksiyonu ile "veriler.csv" isimli bir dosyaya yazıldı. Veriler noktalı virgül ile ayrıldığı için, ayıraç olarak noktalı virgül belirtilmiştir.
SQL Veritabanı
Pandas, SQL veritabanlarından veri okuma ve yazma işlemleri yapmak için de kullanılabilir. Veritabanı bağlantısı için öncelikle bir SQLAlchemy motoru oluşturulması gerekmektedir. Bunu yapmak için, aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
```from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database_name')```
Burada, kullanıcı adı, şifre, host, port ve veritabanı adı, ilgili bilgilerle değiştirilmelidir.
Veritabanından veri okumak için, "read_sql" işlevi kullanılabilir. Örneğin, employees tablosundan tüm verileri okumak için şu kod kullanılabilir:
```import pandas as pd
df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees", engine)```
Benzer şekilde, bir Pandas veri çerçevesinin bir SQL veritabanına yazdırılması için "to_sql" işlevi kullanılabilir. Aşağıdaki örnekte, bir veri çerçevesi "employees" adlı bir tabloya yazdırılır:
```df.to_sql('employees', engine, if_exists='replace')```
Burada, "if_exists" parametresi "replace" olarak ayarlandığında, mevcut tablo değiştirilir.
Veritabanlarında sorguları optimize etmek için "read_sql_query" işlevi de kullanılabilir. Böylece, yalnızca belirli sütunları veya filtreleri seçebiliriz. Örneğin, aşağıdaki kodda employees tablosundan sadece ad, soyad ve maaş sütunları seçilir:
```import pandas as pd
df = pd.read_sql_query("SELECT ad, soyad, maas FROM employees", engine)```
Tüm bunlar, NumPy ve Pandas kütüphanelerinin veri yönetimi yeteneklerinin ne kadar güçlü olduğunu göstermektedir. SQL veritabanları gibi harici veri kaynaklarına erişmek, veri manipülasyonu, analizi ve raporlama süreçlerindeki iş akışlarını hızlandırmak için oldukça faydalıdır.
Veri Manipülasyonu
Veri manipülasyonu, veri yönetimi için önemli bir adımdır. Pandas kütüphanesi, veri çerçevelerindeki verilerin filtrelenmesi, sıralanması, birleştirilmesi ve dönüştürülmesi için bir dizi özellik sunar.
Verileri işlemenin en sık kullanılan yöntemlerinden biri olan filtreleme işlemi, belirli koşullara göre verileri seçmek için kullanılır. Pandas kütüphanesi, verileri filtrelemek için kullanılabilecek birçok koşul belirleme yöntemi sunar.
Bir diğer işlem olan sıralama, verileri belirli bir sıraya göre düzenlemek için kullanılır. Pandas kütüphanesi verileri belirli bir sıraya göre sıralamak için "sort_values" fonksiyonunu kullanır.
Birleştirme işlemi, bir veya daha fazla veri çerçevesini bir araya getirerek yeni bir veri çerçevesi oluşturur. Pandas kütüphanesi, farklı birleştirme yöntemleri sunar, örneğin "merge" ve "concat" gibi.
Son olarak, verilerin dönüştürülmesi, verilerin belirli bir formata dönüştürülmesini sağlar. Pandas kütüphanesi, verilerin dönüştürülmesi için bir dizi yöntem sunar, örneğin "astype" ve "replace" gibi.
Tüm bu özellikler ile Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu işlemlerinin daha etkili bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanır.
Gruplama ve Toplamalama
Pandas, veri çerçevelerindeki verileri gruplamak ve toplamak için kullanılabilir. Bu işlev, verileri analiz ederken oldukça önemlidir. Örneğin, bir e-ticaret şirketi, satış raporlarını müşterilerin yaşlarına, cinsiyetlerine veya coğrafi konumlarına göre gruplayarak daha iyi bir analiz yapabilir.
Pandas ile gruplama işlemi, verilerin farklı sütunları üzerinden yapılabilir. Öncelikle, verileri bir sütuna göre gruplamak için `groupby()` metodunu kullanırız. Daha sonra, toplama işlemi `sum()` metodunu kullanılarak yapılabilir. Örneğin, bir veri çerçevesindeki müşteri adları ve satış miktarları sütunları bulunmakta olsun. Müşteri adlarına göre gruplama yapmak ve satışları toplamak için şu kod kullanılabilir:
```pythondf.groupby('Müşteri Adı')['Satış'].sum()```
Bu kod, müşteri adlarına göre gruplama yapacak ve her grup için satış miktarlarını toplayacaktır.
Pandas, `groupby()` metodunun yanı sıra birçok toplama işlevi ve filtreme işlevleri de sağlamaktadır. Verileri istenen sütunlara, koşullara veya aralıklara göre filtreleyebilir ve yalnızca istenen verileri gruplayabilirsiniz. Bu özellikler, verileri hızlı bir şekilde analiz etmek için oldukça faydalıdır.
Sonuç olarak, Pandas'ın gruplama ve toplama işlevleri, verileri analiz etmek için oldukça kullanışlıdır. Pandas'ın birçok toplama ve filtreme işlevi sayesinde, verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir ve sonuçları kolayca raporlayabilirsiniz.
Profillendirme
Pandas, veri analizi işlemlerinde hayati bir rol oynayan verilerin profilini çıkarmak için kullanılır. Bu, verilerin özetini ve sıklığını hızlı bir şekilde anlama imkanı sağlar ve verilerin yapısını ve kalitesini değerlendirmede faydalıdır.
Bir Pandas veri çerçevesinde, describe() kullanılarak istatistiksel özetler oluşturulabilir. Bu özetler verilerin sayısını, ortalama değeri, standart sapmayı, minimum ve maksimum değerleri, medyanı ve çeyrekliklerin değerlerini içerir. Ayrıca, value_counts() kullanarak belirli bir sütundaki benzersiz değerlerin sayısını ve her bir değerin sıklığını hesaplayabilirsiniz.
Profil çıkarma işlemi, veri çerçevesindeki eksik verilerin tespiti ve yönetimi konusunda da faydalıdır. isnull() veya notnull() kullanarak eksik verilerin yer aldığı satırları tespit edebilirsiniz. Eksik verileri, analize engel olmadıkları sürece atlayabilir veya uygun bir şekilde yönetebilirsiniz.
Bunun yanı sıra, veri çerçevesindeki kategorik verileri de analiz edebilirsiniz. describe() kullanarak kategorik veri sütunları için istatistiksel özetler oluşturabilirsiniz. Ayrıca, groupby() ve crosstab() kullanarak belirli bir sütuna göre verileri gruplayabilir ve raporlayabilirsiniz.
Uygulama Örnekleri
NumPy ve Pandas kütüphaneleri büyük ölçekli veri analizi ve işleme işlemleri için oldukça popüler seçeneklerdir. Bu iki kütüphane sayesinde, verilerinizin hızlı bir şekilde işlenebilir ve analiz edilebilir hale getirilebilir.
NumPy ve Pandas, genellikle veri bilimcilerinin yaptığı birçok uygulama örneğinde kullanılır. Örneğin, sahip olduğunuz verileri incelemek ve belirli bir süre zarfında ne kadar büyüdüğünü veya küçüldüğünü belirlemek isteyebilirsiniz. Bunun için, NumPy kütüphanesi üzerinde çalışarak bir zaman serisi analizi yapabilirsiniz.
Ayrıca, Pandas kütüphanesi ile birçok başka işlem yapabilirsiniz. Örneğin, birden fazla CSV dosyasından veri okuyabilir, verileri birlikte birleştirebilir ve sıralayabilirsiniz. Bu kütüphaneler ayrıca verilerinizi bir SQL veritabanına aktarmanıza ve bunlardan verileri okumanıza da olanak tanır.
| NumPy ve Pandas İle Yapılabilecek Uygulama Örnekleri |
|---|
| Zaman serileri oluşturma ve analiz etme |
| Çok sayıda CSV dosyasından veri okuma |
| Verileri bir SQL veritabanına aktarma ve bunlardan veri okuma |
| Çok sayıda dosyayı Pandas ile birleştirme |
| Verileri sıralama ve filtreleme işlemleri |
| Verileri gruplandırma ve toplamalama işlemleri |
Bu örnekler sadece NumPy ve Pandas kütüphaneleri ile yapılabilecek işlemlerin bir parçasıdır. Bu kütüphaneleri kullanarak, verilerinizi daha verimli ve daha mantıklı hale getirebilirsiniz. Ayrıca, bu kütüphanelerin yardımıyla veri işleme işlemlerinin hızı artırılabilir ve böylece daha kapsamlı analizler yapılabilir.