NumPy ve Pandas kullanarak veri çerçeveleri oluşturma hakkında öğrenmeniz gereken her şey burada! Veri setlerinizi düzenleyin, analiz edin ve manipüle edin Detaylı rehberimizle adım adım ilerleyin ve verilerinizi en iyi şekilde kullanın!
Veri analizi için kullanılan NumPy ve Pandas kütüphaneleri, geniş veri setleri üzerinde çalışmak için oldukça etkilidir. Bu makalede, NumPy ve Pandas kütüphaneleri kullanılarak verilerin nasıl düzenleneceği ve veri çerçevelerinin nasıl oluşturulacağı açıklanacaktır.
NumPy kütüphanesi ile başlayarak, dizilerin nasıl oluşturulduğu ve nasıl işleme sokulacağı ayrıntılı bir şekilde anlatılacaktır. Sonra Pandas kütüphanesi kullanılarak, veri yapıları oluşturulacak ve verilerin işlenmesi adımları gösterilecektir.
Makalede DataFrame olarak verilerin nasıl oluşturulacağı, DataFrame'in özellikleri ve kullanım alanları açıklanacaktır. Bunun yanı sıra, DataFrame'in sıralanması için kullanılan fonksiyonlar anlatılacak ve örnekler verilecektir. Belirli verilerin seçimi ve filtrelendiği işlemler Pandas kütüphanesi ile örneklerle açıklanacaktır.
Farklı veri kaynaklarından gelen verilerin nasıl birleştirildiği ve DataFrame olarak nasıl oluşturulduğu gösterilecektir. Ayrıca, Pandas kütüphanesi ile verilerin nasıl görselleştirilebileceği ve grafiklerin nasıl oluşturulacağı açıklanacaktır.
Bu makale, NumPy ve Pandas kütüphanelerini kullanarak veri çerçevelerinin nasıl oluşturulacağını anlatmaktadır. Detaylı olarak numaralandırılmış ve açıklamalarla desteklenmiş işlemleri içermektedir.
NumPy ile Diziler Oluşturma
NumPy, Python'da kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, çok boyutlu dizilerin matematiksel işlemlerle hızlı bir şekilde yapılabilmesini sağlar. NumPy ile n dimension olarak adlandırılan dizileri oluşturmanız mümkündür.
NumPy dizileri, liste, tuple, dictionary, array gibi veri tiplerinden farklıdır. Bu yüzden hem hızlı hem de çok boyutlu verilerin işlenmesi için idealdir. Bir NumPy dizisi oluşturmak, numpy.array() fonksiyonunu kullanmakla mümkündür.
Örneğin, 10 elemanı olan bir dizi oluşturmak için şu şekilde bir kod yazabilirsiniz:
| Kod | Açıklama |
|---|---|
| import numpy as np | NumPy kütüphanesini projemize dahil ediyoruz |
| a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) | İçinde 0-9 arasındaki sayıları barındıran bir NumPy Dizisi oluşturuyoruz. |
Bu örnek sayesinde görüldüğü üzere, numpy.array() fonksiyonu kullanarak dizi oluşturabiliriz. Bunun yanında dizileri birleştirme, yeniden şekillendirme, dilimleme, filtreleme, sıralama gibi işlemler de NumPy ile kolaylıkla yapılabilir.
Pandas ile Veri Yapılarının Oluşturulması
Pandas, verilerin işlenmesi için çok yönlü bir kütüphanedir. Pandas kütüphanesi ile birbirinden farklı yapıdaki veriler DataFrame olarak bir araya getirilebilir. DataFrame, iki boyutlu bir veri yapısıdır ve sütunlar arasındaki ilişkileri koruyarak, kolayca işlem yapılabilecek bir yapı oluşturur.
Verilerin DataFrame olarak nasıl oluşturulacağına yönelik adımlar da Pandas kütüphanesi ile oldukça kolaydır. Excel dosyaları, CSV dosyaları ve veritabanları gibi farklı veri kaynaklarından gelen veriler, Pandas kullanılarak tek bir DataFrame'de birleştirilebilir. Verileri birleştirmek için kullanılan fonksiyonlar, birleştirme işlemine yönelik farklı seçenekler sunar ve verilerin doğru bir şekilde birleştirilmesini sağlar.
DataFrame oluşturma işleminin yanı sıra, Pandas ile verilerin sıralanması, belirli verilerin seçimi, filtrelendiği gibi farklı işlemler de yapılabilir. Verilerin filtrelenmesi veya sıralanması gibi işlemler, verinin analizi için önemlidir ve bu adımlar Pandas kütüphanesi ile kolaylıkla gerçekleştirilebilir.
| Başlık 1 | Başlık 2 | Başlık 3 |
|---|---|---|
| 1 | A | X |
| 2 | B | Y |
| 3 | C | Z |
- Birinci madde
- İkinci madde
- Üçüncü madde
DataFrame Oluşturmak
DataFrame, Pandas kütüphanesi içinde yer alan ve verilerin daha düzenli bir şekilde depolanmasını sağlayan bir veri yapısıdır. DataFrame oluşturmak için, veriler listesi, sözlük veya numpy dizisi kullanılabilir.
DataFrame'in özellikleri arasında, satır ve sütunların etiketleri ile basit erişim, hücrelere erişim, eksik veri işleme ve tablo birleştirme gibi özellikler yer alır. DataFrame, verilerin küçük parçaları olarak düzenlenip manipüle edilmesini kolaylaştırır ve bu nedenle veri analizi işlemlerinde oldukça yararlı bir yapıdır.
DataFrame'in kullanım alanları arasında veri analizi, arabellekli veri okuma, finansal analiz ve veri görselleştirme yer alır. Veri görselleştirme işlemlerinde DataFrame kullanımı, verileri daha kolay anlaşılabilir hale getirerek görsel olarak sunmaya yardımcı olur.
Veri Sıralama
Veri sıralama işlemi, DataFrame'in sütunlarını veya satırlarını belirli bir kritere göre sıralamak için kullanılan önemli bir fonksiyondur. Pandas kütüphanesi, DataFrame'in .sort_values() fonksiyonuyla verilerin sıralanmasını sağlar. Bu işlem sırasında, belirli bir sıralama kriteri seçilir ve veriler bu kriter kullanılarak sıralanır.
Bu fonksiyonu kullanırken, ilk olarak sıralama yapmak istediğimiz sütun veya sütunları seçmeliyiz. Daha sonra, DataFrame'in .sort_values() fonksiyonunu kullanarak, istenilen sıralama kriterine göre verileri sıralayabiliriz. Bu fonksiyon, sıralı bir DataFrame döndürür.
Aşağıdaki örnek, bir pandas DataFrame'inde sıralama yapmayı göstermektedir:
| Ad | Yaş | Maaş |
|---|---|---|
| Ali | 28 | 5000 |
| Ayşe | 25 | 4500 |
| Mehmet | 32 | 6000 |
| Zeynep | 24 | 4000 |
Bu DataFrame'i maaş sütununa göre sıralamak istersek, aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
- df.sort_values(by='Maaş')
Bu kod, DataFrame'in maaş sütununa göre sıralanmasını sağlar. Sıralamadan sonra, DataFrame aşağıdaki gibi görünecektir:
| Ad | Yaş | Maaş |
|---|---|---|
| Zeynep | 24 | 4000 |
| Ayşe | 25 | 4500 |
| Ali | 28 | 5000 |
| Mehmet | 32 | 6000 |
Yukarıdaki örnek, DataFrame'in sıralanması için nasıl kullanılabileceğine dair basit bir örnek sunar. DataFrame'in farklı sütunlarına veya sıralama kriterlerine göre herhangi bir anlamlı veri kümesi üzerinde çalışmak için bu fonksiyon kullanılabilir.
Veri Seçme ve Filtreleme
Veri analizi işlemlerinde en önemli adımlardan biri, belirli verilerin seçilmesi ve filtrelendirilmesidir. Pandas kütüphanesi, veri çerçeveleri üzerinde bu işlemlerin yapılmasını sağlayan birçok fonksiyon içermektedir.
Belirli bir sütunun verilerini seçmek için df['sütun_adı'] şeklinde bir işlem yapılabilir. Birden fazla sütun için df[['sütun_adı1', 'sütun_adı2']] şeklinde işlem yapılabilir. Belirli bir koşulu sağlayan verilerin seçilmesi için df[df['koşul']] işlemi kullanılabilir.
Filtreleme işlemleri yapılırken, Pandas'ın loc ve iloc fonksiyonları da kullanılabilir. loc, etiketlerle (label) filtreleme yaparken, iloc indeksleme (indexing) ile filtreleme yapar. Örneğin, df.loc[df['sütun_adı'] >= belirli_değer] şeklinde bir işlem ile belirli bir değerden büyük olan verileri seçebilirsiniz.
Veri filtreleme işlemleri yaparken, dikkat edilmesi gereken bir konu da verilerin tipleridir. Bazı işlemler, karakter dizileri üzerinde yapılamamaktadır. Bu gibi durumlarda, verilerin tipi uygun hale getirilmelidir.
Ayrıca, filtreleme işlemleri yapılırken belirli bir sınırlandırma da yapılabilir. Örneğin, df['sütun_adı'].isin(['değer1', 'değer 2']) şeklinde bir işlemle verilerin sadece belirli değerleri seçilebilir.
Veri seçme ve filtreleme işlemleri, Pandas kütüphanesiyle oldukça kolay ve hızlı bir şekilde yapılabilir. Bu işlemlerle veri çerçevelerinin içinden belirli verilere erişmek, analiz etmek ve raporlamak mümkündür.
Çoklu Veri Kaynakları İle DataFrame Oluşturma
Veri analizi çalışmalarında, birden fazla veri kaynağından gelen veriler sıklıkla birleştirilir. Pandas kütüphanesi ile farklı veri kaynaklarındaki veriler birleştirilerek DataFrame oluşturulabilir.
Veri birleştirme işlemleri için farklı yöntemler mevcuttur. Concatenation, merge ve join işlemleri sık kullanılan yöntemler arasındadır. Concatenation, belirli bir eksen üzerindeki verilerin birleştirilmesini sağlar. Merge işlemi ise farklı veri kaynaklarındaki verilerin belirli bir ortak sutuna göre birleştirilmesine olanak verir. Join işlemi ise iki DataFrame'in belirtilen sütuna göre birleştirilmesini sağlar.
Birleştirme işleminde kullanılan yapılara "merge keys" adı verilir. Bu anahtarlar, farklı kaynaklardan gelen verilerin neye göre birleştirileceğini belirtir. Ortak yapılardaki verilere bakılarak nasıl birleştirme yapılacağı belirlenir.
Birleştirme işlemi yapıldıktan sonra oluşan DataFrame'in veri yapısı ve özellikleri, diğer DataFrame'lerden farklı olabilir. Bu nedenle, birleştirme işleminden önce her bir DataFrame'in veri yapısı ve özellikleri dikkatli bir şekilde analiz edilmelidir.
Pandas ile Veri Görselleştirme
Pandas kütüphanesi, verilerin görselleştirilmesini kolaylaştıran birçok grafik çizme işlevi sunar. Bu özellik sayesinde, kullanıcılar, verileri analiz etmek için daha kolay anlaşılır grafikler oluşturabilirler.
Verilerin görselleştirme işlemleri, farklı Grafikler ile gerçekleştirilebilir. Pandas kütüphanesi çizgi grafikleri, gülümseme grafikleri, saçılım grafikleri, histogramlar, kutu grafikleri, alan grafikleri, dağılım grafikleri, ve daha pek çok grafik türü ile çalışabilir.
Grafiklerin oluşturulması, ‘plot’ fonksiyonu ile yapılır. Bu fonksiyon, veri setleri için özellikle grafiğinin belirlenmesini sağlar ve verileri belirli bir grafik türüne göre görselleştirir. Pandas kütüphanesi ayrıca, grafiklerin özelleştirilmesini sağlayan bir dizi anahtar kelime argümanları (keyword arguments) da içerir.
Örneğin, 'kind' argümanı grafik türünü belirlemek için kullanılırken, 'title' argümanı grafik başlığını değiştirmek için kullanılır. Grafiklerde birçok özellik için anahtar kelime argümanları kullanılabilir.
Pandas kütüphanesi, aynı zamanda, bir dizi veri erişim yöntemleri (accessor methods) ile de grafiği daha özelleştirmenizi mümkün kılar. 'set_color' yöntemi gibi birçok yöntemi kullanarak, grafik üzerindeki öğelerin renklerini, font boyutlarını ve diğer özelliklerini değiştirebilirsiniz.
Sonuç olarak, Pandas kütüphanesi, verilerin analiz edilmesi ve anlaşılırlığını artırmak için kolay ve etkili bir şekilde veri görselleştirme sağlar. Bu özellikleri kullanarak, verilerin daha anlaşılır ve görsel bir şekilde sunulması mümkün olur.
Veri Görselleştirme Temelleri
Veri görselleştirme temelleri, verilerin daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulmasını sağlamak için önemlidir. Pandas kütüphanesi ile oluşturulan veri çerçeveleri ve NumPy ile işlenen verilerin görselleştirilmesi işlemi, çeşitli grafik türleri ve renk paletleri gibi temel konulara dayanmaktadır.
Bu temeller arasında en çok kullanılan grafik türleri; histogramlar, dağılım grafikleri, kutu grafikleri, çizgi grafikleri, bar grafikleri ve scatter (dağılım) grafikleridir. Bunların yanı sıra renklerin etkisi ve kullanımı da büyük bir öneme sahiptir. Renk paletleri sayesinde, birçok farklı veri setindeki trendler daha doğru ve etkili bir şekilde gösterilebilir.
Örneğin, kutu grafikleri kullanarak, farklı kategoriler arasındaki farklılıklar net bir şekilde görülebilir. Histogramlar ile dağılım analizi yapabilir, scatter grafikler ile verilerin ilişkilerini inceleyebilir ve çizgi grafikleri ile daha büyük resmi şekillendirebilirsiniz. Tüm bu araçlar ve teknikler, verileri daha anlaşılır hale getirmek için kullanılabilir.
- En çok kullanılan grafik türleri: histogramlar, dağılım grafikleri, kutu grafikleri, çizgi grafikleri, bar grafikleri ve scatter (dağılım) grafikleri
- Farklı renk paletleri sayesinde, verilerin trendleri daha doğru ve etkili bir şekilde gösterilebilir
- Kutu grafikleri ile farklı kategoriler arasındaki farklılıklar net bir şekilde görülebilir
- Histogramlar ile dağılım analizi yapılabilir
- Scatter grafikler ile verilerin ilişkileri incelenebilir
- Çizgi grafikleri ile daha büyük resim şekillendirilebilir
Grafiklerin Özelleştirilmesi
Grafikler verileri görselleştirmek için oldukça önemlidir ancak görselleştirmeyi daha anlaşılır hale getirmek için grafiklerin özelleştirilmesi gerekmektedir. Pandas kütüphanesi, grafiklerin renkleri, boyutları ve diğer özellikleri ile oynanması için kullanılan bir dizi fonksiyon içermektedir.
Bir grafik özelleştirmek için başlangıçta veri kaynağı seçilmelidir. Belirli bir grafik seçildikten sonra, boyutları ve şekilleri ayarlamak için çeşitli parametreleri ayarlamak mümkündür. Grafiklerin nasıl sergileneceği de önemlidir. Örneğin, renkler ve font boyutları gibi detaylara dikkat ederek görselleştirmeler daha kolay okunabilir hale getirilebilir.
Grafiklerde, özellikle de büyük veri kümelerinde verilerin net bir şekilde sunulması da önemlidir. Bu nedenle, Pandas kütüphanesi, grafiklerin verileri nasıl görüntülemesi gerektiğini seçmek için çeşitli seçenekler sunar. Bu seçenekler, özellikle de grafikte piksel sızması gibi hataların oluşmasını önlemek için grafiklerin doğru bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlar.
Grafiklerin boyutlarını değiştirmek de oldukça kolaydır. Pandas kütüphanesi, grafiklerin genişliği ve yüksekliği için ayrı ayrı parametreler sunar. Bu parametreleri ayarlayarak istenilen büyüklükte bir grafik elde etmek mümkündür.
Grafiklerde veri etiketleri, eksenler, başlıklar ve diğer görsel özellikler, veriyi daha iyi anlamak için önemlidir. Bu nedenle Pandas kütüphanesi, bu tür özelliklerin grafiklere nasıl ekleneceğini ve ayarlanacağını açıklayan örnekler ve fonksiyonlar içermektedir.
Sonuç olarak, Pandas kütüphanesi ile veri görselleştirmek isteyen kullanıcılar için grafiklerin özelleştirilmesine olanak sağlayan birçok fonksiyon vardır. Bu fonksiyonlar, grafiklerin renkleri, boyutları ve diğer özellikleri ile oynayarak görselleştirmenin daha anlaşılır hale getirilmesine yardımcı olur.