Bir Veri Setiyle Başa Çıkmak İçin Python Temizleme Yöntemleri

Python kullanarak veri temizleme yöntemleri öğrenin ve veri kümeleriyle başa çıkmak için bilgi kazanın Bu makalede, Bir Veri Setiyle Başa Çıkmak İçin Python Temizleme Yöntemleri için pratik örnekler sunulmaktadır

Bir veri setini temizlemek, veri analizi yapmanın önemli bir parçasıdır. Ancak, veri seti temizleme süreci, verilerin karmaşık veya eksik olması nedeniyle oldukça zorlu olabilir. Neyse ki, Python kullanarak veri temizleme işlemleri oldukça kolay bir hale getirilebilir.

Bu makale, veri seti temizleme sürecinde kullanılabilecek en yaygın teknikleri ele almaktadır. Veri setinden eksik veya hatalı verilerin nasıl çıkarılacağından, veri değerlerinin nasıl normalleştirileceğine kadar birçok konuda fikir edineceksiniz.

Python ile veri temizleme işlemlerinin kolaylığına ek olarak, bu makalede de kullanıldığı gibi uygun HTML etiketleri kullanarak SEO optimize edilmiş bir içerik yazmak, sitenizin arama motoru sıralamalarını olumlu yönde etkileyecektir.

Aşağıdaki bölümlerde, eksik veya hatalı veri setlerine sahip olan herkes için yararlı olabilecek temel veri temizleme teknikleri hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.

Ayarlamalar

Veri temizleme sürecine başlamadan önce, veri setindeki verileri işleyebilmek ve saklayabilmek için bazı ayarlamalar yapmak gerekmektedir. Bunlar genellikle verilerin okunması, saklanması ve işlenmesi yöntemlerini içerir.

Verilerin okunması, veri seti kaynak dosyalarını okumak için kullanılan yöntemleri ifade eder. Verilerin bellekte saklandığı farklı veri yapıları ve verilerin işlenmesi için gereken kütüphaneler de ayarlanmalıdır. Verilerin işlenmesi yöntemleri arasında verilerin normalleştirilmesi, birleştirilmesi, dönüştürülmesi ve filtrelenmesi yer alır.

Bu ayarlamalar, veri setindeki verilerin doğru bir şekilde temizlenebilmesi için önemlidir. Ayrıca, bu ayarlamaların doğru bir şekilde yapılması, veri temizleme sürecinin daha verimli ve zamanında tamamlanmasını sağlayacaktır.

Veri Düzeltme

Veri düzeltme, bir veri setindeki eksik veya hatalı verilerin düzeltilmesi için kullanılan temel bir tekniktir. Bu işlem genellikle veri setinin tamamlanması ve doğru sonuçlar elde edilmesi için gereklidir.

Veri düzeltme işlemi, veri setindeki eksik verileri ele alma ve hatalı verileri düzeltme adımlarından oluşmaktadır. Eksik veriler, veri setinde herhangi bir sütunun bilinmeyen değerleridir ve veri setindeki değerlerin doğru analiz edilmesini zorlaştırır. Hatalı veriler ise yanlış formatta veya yanlış bir kategoriye ait olan verilerdir ve doğru sonuçların elde edilmesini engeller.

Eksik verileri ele almak için birkaç farklı yöntem kullanılabilir. Eksik verileri çıkarma yöntemi, veri setindeki eksik verileri içeren tüm örnekleri kaldırmayı amaçlar. Bu yöntemde, eksik verileri içeren tüm satırlar çıkarıldığı için veri kaybı yaşanabilir. Bu nedenle, eksik verileri içeren örneklerin yerine yeni bir değer atamak daha uygun olabilir. Eksik verileri, veri setindeki diğer verilerle ilişkilendirmek veya belirli bir değerle doldurmak, eksik verileri tamamlamak için sık kullanılan bir diğer yöntemdir.

Hatalı verileri ele alırken de, eksik verileri düzeltmek için kullanılan yöntemlerle benzer adımlar izlenebilir. Hatalı verileri çıkarma yöntemi, veri setindeki hatalı verileri içeren tüm örnekleri kaldırmayı amaçlar. Hatalı verileri değerlerle tamamlama yöntemi ise, hatalı verileri önceden belirlenmiş bir değerle veya veri setindeki diğer verilerle değiştirerek düzeltmeyi amaçlar.

Veri düzeltme işlemi, veri setindeki doğru ve eksiksiz verilerin işlenebilir hale getirilmesini sağlar. Böylece, veri analizi ve raporlama işlemleri daha sağlıklı sonuçlar verebilir ve işletmelerin daha iyi kararlar almasını sağlayabilir.

Eksik Verileri Ele Almak

Bir veri setiyle çalışırken, eksik verilerin veri analizi sonuçlarını olumsuz yönde etkileyebileceği unutulmamalıdır. Eksik veriler, veri setindeki herhangi bir sütunun değerini bilmediğimiz durumlardır ve veri temizleme sürecinde ele alınması gereken önemli bir sorundur.

Eksik verilerin ele alınmasında farklı yaklaşımlar kullanılabilir. Bu işlem, eksik veri sayısına, veri setinin büyüklüğüne ve diğer birçok faktöre göre değişebilir. Veri setinden eksik verileri çıkarmak bir seçenek olarak düşünülebilir, ancak bu durumda, veri setinin boyutunu azaltacağı için veri kaybına yol açabilir. Alternatif olarak, eksik verileri diğer verilerle ilişkilendirerek veya belirli bir değerle doldurarak tamamlama işlemi yapılabilir.

Veri Temizleme Yöntemi	Avantajları	Dezavantajları
Eksik Verileri Çıkarma	Veri setini basitleştirir	Veri kaybına neden olabilir
Eksik Verileri Değerlerle Tamamlama	Veri setindeki eksik verileri kullanabilir	Yanlış veya yanıltıcı sonuçlar üretebilir

Eksik verilerin çözümü, veri temizleme sürecinde anahtar bir adımdır. Doğru yaklaşımla, eksik verilerin olumsuz etkileri en aza indirilebilir ve sonuçlar daha sağlıklı hale getirilebilir.

Eksik Verileri Çıkarma

Eksik veriler, veri analizi ve veri temizleme sürecindeki en önemli sorunlardan biridir. Eksik verilerin analiz edilmesi ve işlenmesi, sonuçlar üzerinde ciddi etkileri olabileceği için bu sorunun ele alınması oldukça önemlidir.

Eksik verileri çıkarma işlemi, belirli bir veri setindeki eksik verileri içeren tüm örnekleri kaldırmak anlamına gelir. Bu işlem, eldeki verilerin sayısını azaltır, ancak veri kalitesi açısından doğru olanıdır.

Eksik verilerin hangi sütunlarda veya alanlarda olduğunu belirlemek için veri setindeki tüm örnekler analiz edilir. Ardından, eksik verileri içeren örnekler, belirli bir kriteri karşılamayan tüm örnekler veri setinden çıkarılır. Örneğin, bir özellikte olmayan tüm satırlar silinebilir veya belirli bir sayıda eksik veri içeren satırlar silinebilir.

Bununla birlikte, eksik verileri çıkarmanın bazı dezavantajları da vardır. Veri kaybı, modelin doğruluğunu azaltabilir ve düzenli verilere göre yanıltıcı sonuçlar elde etmenize neden olabilir. Bu nedenle, dikkatli bir şekilde analiz edilmelidir.

Eksik Verileri Değerlerle Tamamlama

Eksik verilerin temizlenmesi, veri setindeki herhangi bir sütundaki eksik değerlerin yerini tamamlamayı içerir. Bu, verileri daha tutarlı ve geçerli hale getirir ve analiz sonuçlarının doğruluğunu arttırır.

Eksik verileri doldurma, birçok durumda kullanışlıdır, ancak tamamlanan verilerin etkileri dikkate alınmalıdır. Eksik veriler genellikle ortalama, mod veya medyan ile doldurulur. Bunların yanı sıra, eksik veriler veri setindeki diğer verilerle ilişkilendirilerek de doldurulabilir. Bunun için, belirli bir algoritma kullanmak gerekebilir.

Eksik Verileri Tamamlama Yöntemleri	Özellikleri
Ortalama Değer Kullanma	Veri setindeki diğer değerlerin ortalaması ile eksik verilerin yerini doldurma
Mod Değer Kullanma	Veri setindeki diğer değerlerin modu ile eksik verilerin yerini doldurma
Medyan Değer Kullanma	Veri setindeki diğer değerlerin medyanı ile eksik verilerin yerini doldurma
Lineer İnterpole Yöntemi	Eksik verileri aynı sütundaki diğer verilerle ilişkilendirerek yerlerini tamamlama

Eksik verileri doldurma yöntemleri seçilirken, hem eksik verinin sütunundaki verilerin dağılımı hem de eksik verilerin oranı dikkate alınmalıdır. Bazı durumlarda, eksik verilerin çıkartılması daha doğru ve uygun olabilir. Veri temizleme sürecinde, eksik verilerin doldurma veya çıkarma yönteminin seçilmesi, veri setindeki tutarlılık, doğruluk ve geçerlilik için kritik bir rol oynar.

Hatalı Verileri Ele Almak

Hatalı veriler, veri setinde yanlış formatta veya yanlış kategoriye ait verilerdir. Bu durum, veri temizleme sürecinde ortaya çıkan diğer bir sorundur. Örneğin, bir sütundaki tüm değerlerin sayısal olması gerekiyorsa, ancak bazıları metinler veya semboller içeriyorsa, veri analizi yaparken büyük bir problemle karşılaşabilirsiniz.

Hatalı verileri ele almak için iki yaklaşım kullanılır. Bunlardan biri, hatalı verileri çıkarmak, diğeri ise hatalı verileri değerlerle tamamlamaktır. Hatalı verilerin çıkarılması, bu verilere dayalı tüm örneklerin kaldırılması anlamına gelir. Ancak bu, büyük veri setleri için bir seçenek değildir ve veri kaybına neden olabilir. Bunun yerine, hatalı verileri diğer verilerle ilişkilendirerek veya belirli bir değerle tamamlamak daha iyi bir seçenek olabilir.

Bu işlem için, hatalı verilerin neden kaynaklandığını belirlemek önemlidir. Veri setindeki hatalı değerlerin nedenleri olabilir, bunlar kullanıcı hataları, veri girişi hataları veya diğer nedenler olabilir. Belirledikten sonra, eksik verilerin tamamlanması için basit bir formüle dayalı bir değer atama veya daha karmaşık bir dizi işlem gerektiğini belirleyebilirsiniz.

Bu nedenle, veri analizi yaparken hatalı verileri düzeltmek oldukça önemlidir. İşlem yapılmadan önce bu verileri temizlemeniz, analiz edilen verilerde doğru sonuçların elde edilmesine yardımcı olacaktır. Yapılan veri temizleme işlemleri sonucunda, daha doğru, anlamlı ve güvenilir sonuçlar elde edebilirsiniz.

Hatalı Verileri Çıkarma

Hatalı veriler, veri setinde yanlış formatta veya yanlış kategoriye ait verilerdir. Bu gibi verileri çıkarmak, veri setinin doğruluğunu artırmak için gereklidir. Ancak, veri setindeki hatalı verileri içeren tüm örnekleri çıkarmak, veri setinin boyutunu önemli ölçüde azaltabilir. Hatalı verileri çıkarmadan önce, veri setinin tutarlılığını kontrol etmeli ve hatalı verilerin oranını belirlemek için bir veri analizi yapılmalıdır.

Hatalı verileri çıkarmak için, veri setini el ile inceleme veya otomatik olarak bir algoritma kullanma gibi farklı yöntemler kullanılabilir. Otomatik yöntemler, hatalı verileri tespit edip kaldırmak için yapay zeka veya makine öğrenme tekniklerini kullanır.

Bir diğer seçenek ise, hatalı verilere sahip örnekleri çıkarmak yerine, hatalı verileri belirli bir değerle veya veri setindeki diğer verilerle değiştirerek tamamlamaktır. Bu yöntem, veri setinin doğruluğunu korurken, veri kaybını en aza indirir.

Hatalı Verileri Değerlerle Tamamlama

Veri temizleme sürecinin bir parçası olarak, hatalı verileri belirli bir değerle veya veri setindeki diğer verilerle değiştirerek tamamlayabiliriz. Bu yöntem, veri setindeki hatalı verilerin tamamen çıkarılmasını sağlamaktan daha etkilidir.

Örneğin, bir veri setindeki yaş sütununda, birkaç örnekte yanlış değerler olabilir. Bu hatalı verileri belirli bir değer veya veri setindeki diğer yaş değerleriyle tamamlayabiliriz. Örneğin, belirli bir yaş sınırı belirleyerek, bu yaş sınırının altında veya üstünde olan tüm hatalı verileri bu yaş sınırıyla değiştirebiliriz.

Bu işlem için kullanabileceğimiz bazı teknikler şunlardır:

Ortalama Değerle Tamamlama: Hatalı verilerin ortalama değeriyle değiştirilmesi
En Yakın Komşu Değerle Tamamlama: Eksik verilerin, en yakın komşu örneklerindeki değerlerle tamamlanması
Regresyon Analiziyle Tamamlama: Hatalı verilerin, kullanılan bir regresyon modeli ile tahmin edilmesi ve tamamlanması

Bu teknikler, veri temizleme sürecinde kullanılan en yaygın yöntemler arasındadır. Ancak, hangi teknik kullanılacaksa kullanılsın, doğru sonuçlar elde etmek için veri seti önceden analiz edilmeli ve doğru bir karar verilmelidir.

Veri Standardizasyonu

Veri setleri genellikle birçok farklı formatta olabilir. Bazı veriler metin tabanlı, bazıları sayısal, bazıları çizelge veya tablo biçimindedir. Verilerin standardizasyonu, veri setindeki bu farklı veri türlerinin birleştirilmesi ve aynı formata dönüştürülmesi anlamına gelir. Bu, verilerin tutarlı bir şekilde analiz edilebilmesi için son derece önemlidir.

Veri standardizasyonu için kullanılan en yaygın tekniklerden biri, farklı veri türlerini benzer ölçeklere ayarlayan değer ölçeklendirme yöntemidir. Bu, ölçü birimleri veya ölçekler farklı olsa bile, veri setindeki tüm verilerin benzer bir aralığa sıkıştırılmasını sağlar. Bir diğer yöntem ise, veri setindeki benzer verileri bir araya getirerek tek bir veri seti haline getirmek olan değer birleştirme yöntemidir.

Veri setinde çok sayıda sütun veya değişken varsa, her bir sütunu tek tek standardize etmek zaman alıcı olabilir. Bu durumda, veri setindeki tüm sütunları aynı ölçeklere dönüştüren veri normalleştirme kullanılabilir. Bu formatlama yöntemi, veri setinin karmaşıklığını azaltır ve verilerin karşılaştırılabilir hale getirilmesini sağlar.

Veri standardizasyonu işlemi, veri setlerindeki verilerin faydalı bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur. Analiz sürecinde veri setindeki tüm verilerin benzer ölçülere ve aralıklara indirgenmesi gereklidir. Veri standardizasyonu, veri setlerinin daha net ve anlaşılır hale gelmesine yardımcı olur ve sonuçta daha doğru tahminler ve sonuçlar elde edilmesine katkı sağlar.

Değerleri Normalleştirme

Veri setlerinde değerler genellikle farklı aralıklarda bulunabilir. Bu, bazı verilerin diğerlerine göre daha büyük veya daha küçük görünmesine neden olabilir. Değerleri normalleştirme teknikleri, bu farklı aralıkların düzeltilmesi için kullanılır.

Normalizasyon, tüm veri setindeki değerleri benzer bir aralığa yerleştirerek, verilerin daha doğru bir şekilde analiz edilmesini sağlar. Normalleştirme teknikleri arasında şunlar yer alır:

Min-Max Normalleştirme: Bu yöntem, tüm verileri belirli bir aralıkta sıkıştırır. Bu aralık genellikle 0 ile 1 arasındadır.
Z-Skor Normalleştirme: Bu yöntem, tüm verilerin ortalama değerinden çıkarılması ve standart sapmaya bölünmesiyle yapılır. Bu, verilerin negatif ve pozitif değerleri arasında bir dağılım sağlar.

Değerleri normalleştirme işlemi, verilerin yanıltıcı sonuçların alınmasını engeller ve daha doğru analizler yapılmasına yardımcı olur.

Değerleri Birleştirme

Veri setlerindeki benzer veya aynı değerler genellikle farklı sütunlar altında saklanır. Bu nedenle, veri setindeki benzer verileri birleştirmek ve tek bir veri seti olarak gruplandırmak için veri birleştirme tekniği kullanılır. Değerleri birleştirme işlemi, veri setinin analiz edilmesi ve yorumlanması için daha anlamlı bir yapı oluşturarak daha doğru sonuçlar elde etmek için gereklidir.

Birleştirme işlemi, belirli bir anahtar oluşturarak gerçekleştirilir. Anahtar sütunu, birleştirmenin yapılacağı sütunlar arasında benzersiz bir şekilde tanımlanır. Bu anahtar kullanılarak, veri setindeki benzer veriler birleştirilir. Örneğin, bir müşteri veri setinde müşterilerin isimleri, adresleri ve siparişleri yer alabilir. Burada, müşterilerin isimleri anahtar olarak kullanılabilirdi. Bu şekilde, siparişleri müşteri isimlerine göre gruplandırarak daha anlamlı bir yapı elde edilebilir.

Bir veri setindeki benzer sütunlar, öznitelikler veya kategoriler farklı olsa da, birleştirme işlemi sayesinde farklı sütunlar altında saklanan aynı veriler bir araya getirilerek tek bir veri seti haline getirilir. Birleştirme, aynı zamanda veri boyutunu da azaltarak veri işleme sürecini daha hızlı hale getirir. Yapılan birleştirme işleminin doğru ve tutarlı olması sonuçların doğru ve güvenilir olmasını sağlar.

Veri Dönüştürme

Veri dönüştürme, bir formattan diğerine dönüştürmek için kullanılan tekniklerden biridir. Bu işlem, veri setindeki verileri farklı bir formata dönüştürmek için kullanılır. Veri dönüştürme, çoğu zaman kategorik verilerin sayısal verilere, tarih/saat verilerinin farklı bir formata dönüştürülmesi gibi çeşitli veri formatları arasında yapılan dönüşümleri içerir.

Veri dönüştürme işlemi, veri setinin kullanılmak istendiği alana uygun formatta olmasını sağlar. Örneğin, bir veri seti e-ticaret satışları hakkında bilgi içerebilir ve bir sütunda "Satış Tarihi" adı altında tarih ve saat bilgileri yer alabilir. Ancak, bu bilgiler farklı bir formatta gerektiğinde (örneğin, yıl-ay-gün formatında), veri dönüştürme yöntemi kullanılarak dönüştürülebilir. Böylece, veri seti farklı bir uygulamada kullanılmak istendiğinde format uygun hale getirilir.

Kategorik Verileri Dönüştürme: Kategorik veriler, sıklıkla sayısal verilere dönüştürülür. Örneğin, "kadın" ve "erkek" gibi kategorik veriler 0 ve 1 olarak temsil edilebilir. Bu şekilde, kategorik veriler sayısal veriler gibi işlenebilir.
Tarih/Saat Verilerini Dönüştürme: Tarih/saat verileri, farklı formatta temsil edilebilir. Örneğin, yıl, ay, gün ve saat bilgileri farklı sütunlarda yer alabilir. Veri dönüştürme, bu verileri farklı bir formatta bir araya getirerek tarih/saat bilgilerinin daha kullanışlı hale gelmesini sağlar.

Veri dönüştürme, veri temizleme sürecinde önemli bir adımdır. Özellikle büyük veri setleri için veri formatlarının standartlaştırılması, işlemlerin daha kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar. Bu nedenle, bir veri setinin kullanılabilirliğini artırmak isteyen herkes, veri dönüştürme tekniklerini öğrenmek için zaman ayırmalıdır.

Kategorik Verileri Dönüştürme

Kategorik veriler, sayısal olarak ifade edilemeyen verilerdir ve birçok veri setinde bulunur. Bu veriler, genellikle sınıflandırmak için kullanılır ve özellikle makine öğrenimi modellerinde kullanılmadan önce sayısal forma dönüştürülmesi gerekir. Kategorik verileri dönüştürmek için en yaygın yöntemler şunlardır:

Label Encoding: Bu yöntemde, her kategori etiketi sırayla sayıya dönüştürülür. Örneğin, "Kedi", "Köpek", "Kuş" kategorileri sırayla 0, 1 ve 2 olarak etiketlenir.
One Hot Encoding: Bu yöntemde, her kategori bir bit sırasına dönüştürülür. Bu, her örnek için yeni bir sütun yaratır ve kategorinin varlığı 1 ile temsil edilirken diğer sütunlar 0 ile temsil edilir. Bu yöntem, çok sayıda kategori olan veri setleri için daha uygundur.

Kategorik Veri	Label Encoding	One Hot Encoding
Köpek	0	1 0 0
Kedi	1	0 1 0
Kuş	2	0 0 1

Bu yöntemler, kategorik verileri sayısal forma dönüştürmek için kullanılır ve veri setindeki eksik veya hatalı verilerin atlanmasını sağlar. Doğru veri temizleme teknikleri kullanarak, veri setindeki hataları gidermek ve analiz için daha doğru sonuçlar elde etmek mümkündür.

Tarih/Saat Verilerini Dönüştürme

Tarih/saat verileri, bir veri setinde en sık kullanılan tiplerden biridir. Ancak, farklı kaynaklardan veya formatlardan gelen tarih/saat verileri, bazen birlikte işlemek için farklı bir formata dönüştürülmesi gerekebilir. Bu şekilde verilerin daha kolay anlaşılması ve işlenmesi sağlanabilir.

Tarih/saat verilerini dönüştürmek için, Python'da datetime kütüphanesi kullanılabilir. Bu kütüphane, tarihi ve saati işlemek için bir dizi fonksiyona sahiptir. Bu fonksiyonlar, veriyi farklı bir formata dönüştürmek için kullanılabilir.

Bir örnek olarak, bir veri setindeki tarih/saat verilerinin formatlarının farklı olabileceğini düşünelim. Bazı tarih/saat verileri "dd/mm/yyyy" formatında olabilirken, bazıları "mm/dd/yyyy" veya "yyyy-mm-dd" formatında olabilir. Bu farklı formatların birleştirilmesi ve düzenlenmesi, verilerin işlenmesini zorlaştırabilir.

Bu durumda, datetime kütüphanesi kullanılabilir. Öncelikle, farklı tarih/saat formatlarındaki verilerin türlerini belirlemek ve birleştirmek için bir dizi işlem yapılabilir. Daha sonra, tarih/saat verilerinin formatı, istenilen forma dönüştürülebilir.

Bu işlem, birkaç basit adımda gerçekleştirilebilir. İlk olarak, farklı formatlardaki tarih/saat verileri tek bir "datetime" nesnesinde birleştirilmelidir. Daha sonra, istenilen format için "strftime()" fonksiyonu kullanılarak, tarih/saat verileri bu formata dönüştürülebilir.

Şu şekilde bir kod örneği verilebilir:

Kod	Açıklama
from datetime import datetime	datetime kütüphanesinden datetime fonksiyonunu import et
date_str = "07/12/2021 14:45:30"	Tarih/saat verilerinin farklı formatlardaki bir örneği
date_obj = datetime.strptime(date_str, "%d/%m/%Y %H:%M:%S")	Tarih/saat verilerin datetime nesnesine dönüştürülmesi
new_date_str = date_obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")	Tarih/saat verilerinin istenilen formata dönüştürülmesi

Bu örnekte, "date_str" değişkeni farklı formattaki bir tarih/saat verisini temsil etmektedir. Daha sonra "strptime()" fonksiyonu kullanılarak, bu veri datetime nesnesine dönüştürülmüştür. Son olarak, "strftime()" fonksiyonu kullanılarak, tarih/saat verisi istenilen formata dönüştürülmüştür.

Bu gibi işlemler, veri setindeki tarih/saat verilerinin farklı formattaki verileri birleştirmesi ve düzenlemesi için kullanılabilir. Bu sayede, veriler daha kolay işlenebilir ve analiz edilebilir.