Python programlama dili ile veri analizi yaparken NumPy ve Pandas kütüphaneleri oldukça faydalıdır Bu eğitim seti ile NumPy ve Pandas'ın kullanımını öğreneceksiniz Kodlama deneyiminizi geliştirin ve veri analizi konusunda ustalaşın!
Python ile veri analizi yapmak için birçok farklı kütüphane mevcuttur. Ancak, NumPy ve Pandas kütüphaneleri özellikle veri analizi işlemlerinde oldukça önemlidir. NumPy, matematiksel işlemler için kullanılan bir kütüphane olarak kendini kanıtlamıştır. Özellikle bilimsel hesaplama için oldukça kullanışlıdır. Pandas ise veri manipülasyonu ve analizi için kullanışlı bir kütüphanedir. Açık kaynak kodlu olması, birçok kullanıcının tercih etmesine neden olmuştur.
NumPy ve Pandas kütüphanelerinin kullanımı, veri analizi işlemlerini oldukça kolaylaştırmaktadır. NumPy, verileri daha kolay ve hızlı bir şekilde işleyebilmenizi sağlar. Bu sayede, büyük veri setleri üzerinde bile işlemlerinizi daha hızlı gerçekleştirebilirsiniz. Pandas ise birçok farklı veri tipini destekleyerek, veri manipülasyonu işlemlerini oldukça kolaylaştırır. Veri setlerini yükleyebilir, filtreleyebilir, sıralayabilir ve grafikler ile görselleştirebilirsiniz.
NumPy Nedir?
NumPy, bilimsel ve sayısal hesaplama işlemleri için kullanılan Python kütüphanesidir. Bilimsel hesaplama, büyük veri kümelerinde matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için gerekli olan sayısal hesaplama bilimlerinin tümünü içerir. Bu kütüphane, veri analizi ve işlemlerinde oldukça kullanışlıdır.
NumPy, vektör ve matris işlemleri için optimize edilmiştir ve bu nedenle sayısal hesaplama ile ilgili işlemler oldukça hızlı bir şekilde gerçekleştirilir. Ana veri yapısı Numpy Arrays’tır, bu sayede işlem hızı artar ve kullanıcıya hızlı bir hesaplama sunulur. Ayrıca, bu kütüphane, genel Python işlemcilerine kıyasla bellek kullanımı konusunda avantaj sağlar.
NumPy, Python için birçok sayısal işlem modülü içerir. Bu modüller; matematik, istatistik, lineer cebir, Fourier dönüşümleri, rastgele sayılar oluşturma, doğrusal cebir, eigenvalues, determinants, FFT’ye benzer farklı dönüşüm işlemleri gibi birçok aracı içerir. Böylece, NumPy kullanarak kullanıcılar, büyük hacimdeki sayısal verileri hızlı bir şekilde işleyebilirler ve bu verilerde matematiksel işlemler yapabilirler.
Pandas Nedir?
Pandas, açık kaynak kodlu bir Python kütüphanesi olup veri manipülasyonu ve analizi için kullanılmaktadır. Bu kütüphane, verileri dizi ve matrisler olarak ifade eden NumPy kütüphanesine dayanır ve verilerin daha kolay bir şekilde analiz edilmesine olanak sağlar. Pandas, özellikle büyük veri kümelerini analiz etmek için oldukça verimli bir araçtır ve birçok işlevi içermektedir.
Pandas, sadece sayısal verilerle değil, aynı zamanda metin ve kategorik verilerle de çalışabilir. Kullanıcılar, verileri yükleyebilir, okuyabilir ve daha sonra farklı tekniklerle analiz edebilirler. Veri bilimcileri için ideal olan Pandas, veri çerçeveleri, seriler, gruplandırma ve kaynak birleştirme gibi birçok özellik sunar.
Pandas kütüphanesi, büyük verileri işlemekte oldukça etkilidir. Verileri tutmak ve işlemek için kullanılan bir dizi işlevi içermekte ve kolay kullanımı sayesinde veri manipülasyonu ve analizi sürecini hızlandırmaktadır. Hem Python diline hakim olanların hem de yeni başlayanların kullanabileceği kolay bir araç olan Pandas, veri analizinde önemli bir yere sahiptir.
Pandas Serisi Nedir?
Pandas Serisi Nedir?
Pandas serisi, bilimsel ve finansal verilerin manipülasyonu için çok önemlidir. Tek boyutlu bir dizi olarak düşünülebilen bir nesnedir ve bir etiket dizisi ile bir dizi değerden oluşur. Veri yapısı olarak, NumPy dizilerine benzer, ancak her bir veri elemanı bir etiket ile ilişkilendirilir. Bu özellikleri sayesinde, veri işleme ve analizi için çok kullanışlıdır.
Bir pandas serisi oluşturmak, bir NumPy dizisi oluşturmaya benzer. Ancak seriler, her birindeki verilere bir etiket atandığı için daha anlamlı hale gelir. Etiketler, birinci boyutta bulunan verilerin her biri için benzersiz olmalıdır.
Seriler üzerinde bazı matematiksel işlemler uygulayabilirsiniz. Bunlar, NumPy dizilerinde kullanılabilen işlemlerde olduğu gibidir. Serilerdeki değerler üzerinde toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri uygulamak mümkündür. Ayrıca, serileri birleştirebilir ve bölebilirsiniz.
Seriler ayrıca, farklı veri tiplerini içerebilir. Pandas, serilere özel veri tipleri sağlar. Bu nedenle, her elemanın tipinin farklı olması mümkündür.
Serilerde İndeksleme
Pandas serileri, her bir değerin bir etiketle ilişkilendirilmiş bir dizidir. Bu nedenle, ilgili bir değere farklı indeksler kullanarak erişmek mümkündür. Etiketin kendisi sayısal veya string olabilir.
İndeksleme işlemi sırasında, tek bir etikete erişmek istendiğinde, serinin adı ve etiket kullanılır:
| Kod | Açıklama |
|---|---|
| seri['a'] | 'a' etiketine sahip değer döndürülür |
| seri[0] | Sıfırıncı konumdaki değer döndürülür |
| seri[1:3] | 1'den 3'e kadar (3 hariç) olan aralıktaki değerler döndürülür |
Ayrıca, etiketlerin bir listesini belirleyerek birden fazla etikete erişmek de mümkündür:
seri[['c', 'f']]: 'c' ve 'f' etiketlerine sahip değerler döndürülürseri[[3, 5, 7]]: 3, 5 ve 7 indekslerine sahip değerler döndürülür
Pandas serilerinde indeksleme işlemleri, verileri işlemek ve erişmek için oldukça güçlü bir araçtır.
Serilerde İşlem Yapmak
Pandas serileri, matematiksel işlemler uygulamak için kullanışlıdır. Seri nesneleri, iki veya daha fazla Pandas serisinde yer alan verileri birleştirmek için de kullanılabilir.
Matematiksel işlemleri uygulamak için, aritmetik işlemleri kullanabilirsiniz. Örneğin, iki Pandas serisi için toplama işlemi yapmak için, "+" operatörünü kullanabilirsiniz. Çıkarılacak Pandas serileri için, "-" işareti kullanabilirsiniz. Bölme işlemi için "/" işaretini, çarpma işlemi için ise "*" işaretini kullanabilirsiniz.
Örneğin, "pandas.Series([1,2,3])" serisi ve "pandas.Series([4,5,6])" serisi için toplama işlemi yapmak isterseniz, "pandas.Series([1,2,3]) + pandas.Series([4,5,6])" komutunu kullanabilirsiniz.
İki veya daha fazla Pandas serisini birleştirmek isterseniz, "pandas.concat()" işlevi kullanılabilir. Bu işlev, veri birleştirme işlemlerini hızlı ve kolay bir şekilde yapmanızı sağlar. concatenate() işlevi, Pandas serilerini birleştirmek için kullanılabilen birçok parametreye sahiptir.
Seriler bölme işlemleri için, "pandas.Series.divide" yöntemi kullanılabilir. Bu yöntem, bölme işlemlerini yapmak için kullanılır.
Serileri birleştirmek ve bölme işlemlerini yapmak için kullanılan işlevler için Pandas dokümantasyonuna başvurabilirsiniz.
Pandas Veri Çerçeveleri Nedir?
Pandas Veri Çerçeveleri Nedir?
Pandas veri çerçeveleri, verileri iki boyutlu bir tablo olarak düzenler ve sütunlar ve satırlar halinde verileri saklar. Veri çerçeveleri, doğru veri analizi yapabilmek için oldukça önemli bir araçtır. Veri çerçeveleri, bir dizideki veriler arasındaki ilişkileri görselleştiren ve değerleri gruplayabilen veri manipülasyonu işlemleri yapabilir.
Veri çerçevelerinin sütunları, her bir sütunun başlığına sahip bir nesne olan Pandas Serileri olarak düzenlenebilir. Aynı zamanda, veri çerçeveleri farklı tiplerdeki verileri barındırabilir - sayılar, metinler, booleans ve NaN değerleri dahil.
Veri çerçeveleri farklı veri kaynaklarından veri toplarken, çoğu zaman farklı veri türleri arasında tekabül eden sütunlar ile karşılaşılır. Veri çerçeveleri ile verilerinizi birleştirebilir ve gereksiz olan sütunları atabilirsiniz.
Veri Çerçevelerinde İndeksleme
Veri çerçevelerinde, sütun ve satırlardaki verilere erişmek için farklı indeksleme yöntemleri kullanılabilir. Çerçeveleri indeksleme, veri manipülasyonu ve analizinde önemli bir adımdır. Pandas, farklı veri manipülasyonu teknikleri sunar ve verileri sütun ve satırlarda işleyebilir.
Pandas veri çerçevelerinde sütun veya satırlardaki verilere erişmek için farklı indeksleme teknikleri kullanılır. Satırlara, değerleri pandaların loc [], iloc[] metodlarıyla belirtilen özel indeksler kullanılarak erişilebilir. Sütunlara erişmek içinse, ilgili sütunun ismi yukarıdaki satırda belirtilen yöntemlerle çerçeveden ayrı olarak çağrılabilir veya sadece çerçevenin sütunlarını çağıran bir liste indeksi kullanılabilir.
Satır veya sütunda yer alan verilerin belirli koşulları sağlaması durumunda, NumPy ve Pandas, bu verileri filtreleme işlemi için özel bir indeksleme yöntemi sunar. Filtreleme, belirli bir koşulu sağlayan verilerin seçilmesi anlamına gelir. Pandas ile, verileri loc [], iloc[], at[] ve iat[] metotları aracılığıyla filtrelemek mümkündür.
| Ad | Soyad | Yaş | |
|---|---|---|---|
| 1 | Ahmet | Bayram | 34 |
| 2 | Ali | Yıldız | 45 |
| 3 | Ayşe | Canıtez | 30 |
Örneğin, yukarıdaki tabloyu ele alalım. Tablodaki kişilerin yaşlarının 40'tan büyük olup olmadığını kontrol etmek için, verileri loc [] ve iloc[] metotları kullanılarak filtrelemek mümkündür.
- loc [] metodu : verileri etiket adlarıyla veya etiket kümeleriyle filtrelemek için kullanılır.
- iloc [] metodu : verileri herhangi bir sıfırdan başlayan blok veya dizin üzerinden filtrelemek için kullanılır.
Bu yöntemler, büyük ölçüde işlem kolaylığı sağlar ve veri okunabilirliğini artırır.
Veri Çerçevelerinde İşlem Yapmak
Pandas veri çerçeveleri, sütunlar ve satırlar halinde verileri saklar ve bu verilere matematiksel işlemler uygulamak mümkündür. Örneğin, sütunlar arasında çarpma, bölme, toplama veya çıkarma işlemleri yapabilirsiniz.
Bununla birlikte, birleştirme ve bölme işlemleri de yapılabilir. Pandas veri çerçeveleri arasında birleştirme işlemi yapmak için, iki veri çerçevesindeki ortak sütunları kullanarak birleştirme yapabilirsiniz. Bölme işlemi ise iki veri çerçevesini belirli bir sütuna göre birleştirerek gerçekleştirilir.
NumPy ve Pandas kütüphaneleri üzerinde yapılacak veri işleme işlemleri oldukça kolaydır ve verilerin analiz edilmesi için gerekli olan birçok önemli işlevi içermektedir. Bu nedenle, veri analizi yapmak isteyenler, NumPy ve Pandas kütüphanelerini kullanarak verileri analiz etmek için oldukça kullanışlıdır.
NumPy ve Pandas Kullanarak Veri Analizi Yapmak
NumPy ve Pandas, veri analizi için kullanılan en popüler Python kütüphaneleridir. Bu kütüphanelerde bulunan birçok işlev sayesinde veri analizi yapmak oldukça kolay hale gelmektedir. NumPy, Python programlama dilinde sayısal işlemler yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane özellikle bilimsel hesaplama için geliştirilmiştir ve çok boyutlu diziler veya matrislerle işlem yapmak için mükemmeldir.
Pandas ise, veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan açık kaynak kodlu bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane, tek boyutlu seriler ve iki boyutlu veri çerçeveleri gibi farklı veri yapılarına sahiptir. Bu yapılarla, verileri filtrelemek, bölümlere ayırmak, birleştirmek, yeni sütunlar oluşturmak ve daha birçok işlem yapmak mümkündür.
NumPy ve Pandas kütüphaneleri, veri analizi yapmak için idealdir. Bu kütüphaneler, verilere hızlı ve verimli bir şekilde erişmenize yardımcı olurken, ayrıca verileri görselleştirmenize de olanak tanır. Bu sayede verilerinizin anlaşılması daha da kolaylaşır.
NumPy ve Pandas kütüphanelerinin, veri analizi yapmanın yanı sıra, doğal dil işleme, makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi alanlarda da kullanıldığına dikkat çekmek gerekiyor. Bu nedenle, bu kütüphanelerin kullanımı, günümüzde oldukça önem kazanmıştır.
Veri Okuma ve Veri Yazma
NumPy ve Pandas kütüphaneleri, farklı veri formatlarında veri okuma ve veri yazma işlemleri yapabilme özelliğiyle de oldukça kullanışlıdır.
Veri okuma işlemi yaparken, NumPY ve Pandas kütüphaneleri birçok dosya formatını destekler. Özellikle Pandas, CSV, Excel, SQL, HTML ve JSON gibi formatlarda veri okuyabilir. Ayrıca, bu kütüphaneler belirli bir sıraya sahip dosyalardan veya veritabanlarından veri okuyarak bu sırayı koruyabilir ve işleyebilir.
Veri yazma işlemi yaparken de, NumPY ve Pandas kütüphaneleri verileri farklı formatlarda yazabilir. Özellikle Pandas, belirli bir format ve sıralama ile dosyaları ya da veritabanlarını oluşturma ve kaydetme işlemlerini gerçekleştirebilir. Ayrıca, bu kütüphane dosya formatlarına ve veritabanlarına belirli bir sıra ve düzende veri yazarak, bunları daha sonra kolaylıkla okuyabilmeyi sağlar.
NumPy ve Pandas kütüphanelerinin veri okuma ve veri yazma işlemlerini yapabilme yetileri, büyük veri topluluklarının kullandığı birçok veri formatı ile uyumludur.
Veri Filtreleme ve Sıralama
NumPy ve Pandas, verileri filtreleme ve sıralama gibi önemli işlemleri yapmak için birçok araç sunar. Verilerin filtrelenmesi, belirli bir koşulu sağlayan verilerin seçilmesine olanak tanırken sıralama ise verilerin belirli bir sıraya göre düzenlenmesini sağlar.
Pandas, veri çerçeveleri üzerinde veri filtreleme işlemleri yapmak için "loc" ve "iloc" fonksiyonlarını kullanır. "loc" fonksiyonu, satır ve sütun adlarına göre veri seçimi yaparken "iloc" fonksiyonu, satır ve sütun indeksleri ile veri seçimi yapar. Ayrıca, koşul ifadeleri kullanarak belirli bir koşulu sağlayan verileri seçmek için "query" fonksiyonu da kullanılabilir.
Verilerin sıralanması için ise "sort_values" fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, belirli bir sütuna göre verileri sıralar. Sıralama işlemi, büyükten küçüğe veya küçükten büyüğe doğru yapılabilir. Ayrıca, birden fazla sütuna göre sıralama işlemi de yapılabilir.
Örneğin, bir işletmenin satış verileri içeren bir veri çerçevesi varsa, belirli bir tarihe göre filtreleme işlemi yapılabilir. Ayrıca, belirli bir ürünün satışlarını gösteren sütuna göre sıralama yapılabilir.
NumPy ve Pandas kütüphaneleri, veri analizi işlemlerinin hızlı ve kolay bir şekilde yapılmasını sağlar. Verilerin filtrelenmesi ve sıralanması gibi işlemler yaparak, veri analizinde önemli sonuçlara ulaşılabilir.
Veri Görselleştirme
Veri analizinde, verilerin kolayca anlaşılmasını sağlamak amacıyla görsel öğeler kullanılabilir. NumPy ve Pandas kütüphaneleri, verilerin grafikler ve görsel öğelerle görselleştirilmesini sağlayarak, veri analizi sürecinde oldukça önemli bir yer tutar.
NumPy ve Pandas kütüphaneleri aracılığıyla, verilerin farklı grafiklerle gösterilmesi mümkündür. Örneğin, histogramlar, dağılım grafikleri, nokta grafikleri, kutu grafikleri, ısı haritaları, ağaç grafikleri gibi farklı grafikler kullanarak verilerin özetlenmesi ve analiz edilmesi mümkündür.
Ayrıca, grafiklerin yanı sıra NumPy ve Pandas kütüphaneleri, verilerin farklı renklerle ve şekillerle görselleştirilmesine de olanak sağlar. Bu sayede, verilerin görsel olarak daha çekici hale getirilmesi mümkün olur.
Veri görselleştirme işlemi, verilerin daha anlaşılır hale gelmesini ve analizin daha kolay bir şekilde yapılmasını sağlar. Böylece, veriler üzerinde daha doğru kararlar alınabilir ve işletme süreçleri daha iyi yönetilebilir.
Sonuç olarak, NumPy ve Pandas kütüphaneleri, veri analizi işlemi sırasında verilerin görselleştirilmesini ve analiz edilmesini sağlar. Verilerin farklı grafiklerle ve görsel öğelerle gösterilmesi, verilerin daha kolay anlaşılmasını ve analiz edilmesini sağlar. Bu nedenle, NumPy ve Pandas kütüphaneleri, veri analizi işlemi sırasında oldukça önemli bir yere sahiptir.