Python, veri analizi için en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir Bu makalede, veri analitiği için en iyi Python kütüphanelerinin neler olduğunu öğreneceksiniz Bu kütüphaneler, içindekiler dahil Python'un temel kitaplıkları, Numpy, Pandas ve Matplotlib gibi popüler araçlarla birlikte, verilerinizi analiz etmenizi, görselleştirmenizi ve işlemenizi sağlar Bu makale, veri analizi konusunda yeni olanlar için de faydalıdır
Veri analitiği günümüzde işletmeler, akademisyenler ve araştırmacılar için çok önemli bir konudur. Bu konuda kullanılan araçlar ise verileri okuyabilen, işleyebilen ve sonuçları görselleştiren kütüphanelerdir. İşte tam da bu noktada, Python programlama dili içerisinde kullanabileceğiniz birçok veri analitiği kütüphanesi bulunmaktadır. Bu kütüphaneler sayesinde verilerinizi daha kolay işleyebilir, sonuçlarınızı daha çarpıcı hale getirebilirsiniz.
En iyi Python kütüphaneleri arasında başta Numpy, Pandas, Matplotlib ve Scikit Learn gelmektedir. Numpy kütüphanesi, matematiksel işlemler için oldukça önemlidir. Pandas kütüphanesi ise, veri analitiği konusunda en sık kullanılan kütüphaneler arasındadır ve verilerinizi dataframe olarak çalışmanızı sağlar. Matplotlib ise, verilerinizin görselleştirilmesinde kullanacağınız bir kütüphanedir. Son olarak, Scikit Learn kütüphanesi, makine öğrenimi algoritmalarının oluşturulması için oldukça önemlidir.
Yukarıda bahsedilen kütüphaneler, Python kullanıcıları tarafından da en sık tercih edilen kütüphanelerdir. Bu kütüphaneleri kullanarak, veri analitiği konusunda daha yüksek bir başarı elde edebilirsiniz. Aşağıda bu kütüphanelerin detayları hakkında bilgi bulabilirsiniz.
Numpy
Numpy, Python için açık kaynak kodlu bir kütüphanedir ve bilimsel hesaplama, veri analizi ve veri görselleştirme işlemleri yapmak için kullanılır. Veri analitiğinde, numpy kütüphanesi genellikle matris, dizi ve vektörlerin işlenmesinde kullanılır.
NumPy, veri analitiği işlemlerinde hızlı ve etkili işlem yapmak için oluşturulmuştur. Bu kütüphane, büyük veri setleri üzerinde çalışırken işlem süresini önemli ölçüde azaltır. Veri işlemesi ve matematiksel işlemler yapmak için çeşitli fonksiyonlar ve operasyonlar içerir. Numpy kütüphanesi, verilerin hızlıca işlenmesi ve matematiksel işlemlerin yapılması için son derece önemlidir.
Numpy kütüphanesi; istatistik, matematik, bilim ve mühendislik gibi birçok alanda kullanım alanı bulur. Bu kütüphane sayesinde, özellikle büyük veri setlerinde işlemlerin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesi mümkün hale gelir. Numpy kütüphanesi, veri analitiği işlemlerinde vazgeçilmez bir araçtır.
Pandas
Python dilinde veri analitiği yapmanın en önemli adımlarından biri veri işleme aşamasıdır. Bu aşamada, Pandas kütüphanesi kullanılarak veri setleri yüklenir, temizlenir, düzenlenir ve analiz edilir. Pandas, veri işleme ve analiz işlemlerinde oldukça kullanışlı bir kütüphanedir.
Pandas kütüphanesi, DataFrame adı verilen iki boyutlu veri tablolarının oluşturulmasını sağlar. Bu veri tabloları, satırlar ve sütunlar şeklinde düzenlenebilir. Verilerin yüklenmesi ve kaydedilmesi çok kolaydır. Ayrıca, farklı veri kaynaklarından gelen verileri kolayca bir araya getirebilirsiniz.
Pandas kütüphanesi, çok sayıda veri temizleme ve veri düzenleme fonksiyonu içerir. Verileri sınıflandırma, gruplama veya filtreleme işlemleri yapabilirsiniz. Verilerin eksik veya hatalı olan kısımlarını silmek veya doldurmak için de farklı seçenekler sunar.
Pandas kütüphanesi, kısa bir kod yazarak verileri sıralama, toplama, hesaplama ve filtreleme işlemlerini yapmanıza olanak tanır. Ayrıca, veriler arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler de oluşturabilirsiniz. Bunlar, verileri daha iyi anlamanıza ve karar vermenize yardımcı olur.
Pandas kütüphanesi, veri analitiğinde temel işlemlerde oldukça kullanışlı bir araçtır. Tek bir kütüphane içinde topluca bulabileceğiniz fonksiyonları ve veri işleme araçlarını, veri setlerinizin hızlı ve kolay bir şekilde işlenmesini sağlar.
Dataframe Oluşturma
Pandas kütüphanesi, Python'da veri analitiği için en yaygın kullanılan kütüphanelerden biridir ve veri işleme işlemlerinde oldukça etkili bir araçtır. Bu kütüphanenin en önemli özelliklerinden biri, verileri kolay bir şekilde dataframe adı verilen tablo formatında düzenleyebilmesidir. Dataframe'ler, verileri kolayca sıralayabilir, filtreleyebilir ve işleyebilirsiniz.
Dataframe oluşturmak oldukça kolaydır. Öncelikle pandas kütüphanesini yükleyip import etmeniz gerekmektedir. Daha sonra, verilerinizi bir Python veri yapısı olan dictionary tipinde hazırlamanız gerekmektedir. Bu dictionary'ler anahtar-değer çiftleri şeklinde verileri tutarlar. Oluşturacağınız dataframelerdeki sütunların isimleri anahtarlar, sütunlardaki veriler de değerler olarak kullanılır.
| Anahtar | Değer |
|---|---|
| ad | Ali |
| soyad | Kaya |
| yas | 25 |
Yukarıdaki gibi bir dictionary'yi aşağıdaki kod satırı ile bir dataframe'e dönüştürebilirsiniz:
import pandas as pdveri = {'ad': ['Ali', 'Mehmet', 'Ayşe'], 'soyad': ['Kaya', 'Arslan', 'Yılmaz'], 'yas': [25, 32, 19]}df = pd.DataFrame(veri)Bu kodda, öncelikle "pandas" kütüphanesi "pd" kısaltması ile import edilir. Daha sonra, dictionary'yi "DataFrame()" fonksiyonu ile bir dataframe'e dönüştürürsünüz. Bu dataframe, "df" isimli bir değişkene atanmaktadır. Artık, verileri pandas dataframe yapısında işleyebilirsiniz.
Ayrıca, verileri farklı kaynaklardan da yükleyebilirsiniz. Örneğin, CSV ya da Excel dosyaları pandas kütüphanesi ile kolayca yüklenir ve verileri bir dataframe olarak elde edebilirsiniz.
CSV dosyaları, virgülle ayrılmış değerler dosyası olarak da bilinir ve verileri kolayca saklamak ve paylaşmak için kullanılır. Excel dosyaları ise, tablo formatında verileri depolamak için yaygın olarak kullanılır. Pandas kütüphanesi ile, bu dosya tiplerindeki verileri kolayca yükleyerek bir dataframe'e dönüştürebilirsiniz. Bunun için "read_csv()" ve "read_excel()" fonksiyonları kullanılır.
Örneğin, aşağıdaki kod yardımıyla bir CSV dosyasını okuyabilirsiniz:
import pandas as pddf = pd.read_csv('ornek.csv')Bu kodda, "pd" kısaltması ile "pandas" kütüphanesi import edilir. Daha sonra, "read_csv()" fonksiyonu kullanılarak "ornek.csv" isimli dosya bir dataframe'e dönüştürülür ve "df" isimli değişkene atanır.
Excel dosyalarını yüklemek de oldukça kolaydır:
import pandas as pddf = pd.read_excel('ornek.xlsx')Burada da, "read_excel()" fonksiyonu kullanılarak "ornek.xlsx" isimli Excel dosyası bir dataframe'e dönüştürülmüştür.
Csv ve Excel Dosyalarının Okunması
Csv ve Excel dosyaları, veri analitiği yaparken sıklıkla kullanılan veri kaynakları arasındadır. Pandas kütüphanesi, csv ve Excel dosyalarını okuyarak veri analitiği işlemleri için kullanılabilir. Bu kütüphane ile csv ve Excel dosyaları okunabilir, işlenebilir ve analiz edilebilir.
Csv dosyaları okunurken, pandas.read_csv() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, csv dosyasını okuyarak verileri dataframe şeklinde döndürür. Excel dosyaları ise pandas.read_excel() fonksiyonu ile okunabilir. Bu fonksiyon, dosyanın adını, sayfa adını veya sayfa numarasını parametre olarak alabilir ve dosyadaki verileri dataframe şeklinde döndürür.
Okunan csv ve Excel dosyaları, veri analizi için hazırlanırken bazı işlemler yapılabilir. Örneğin, pandas.head() fonksiyonu kullanılarak dosyanın ilk 5 satırı görüntülenebilir. Dosyadaki istenmeyen sütunlar pandas.drop() fonksiyonu ile silinebilir veya sadece belirli sütunlar pandas.loc() veya pandas.iloc() fonksiyonları ile seçilebilir.
Csv ve Excel dosyalarının okunması ve işlenmesi, veri analitiği işlemlerinin önemli bir adımıdır. Pandas kütüphanesi, bu işlemleri yalın bir şekilde gerçekleştirmenize olanak sağlar ve veri analitiği sürecinin daha etkili hale gelmesine yardımcı olur.
Veri Temizleme ve Düzenleme
Veri analitiği işlemlerinde veri temizleme ve düzenleme önemli bir adımdır. Pandas kütüphanesi bu adımda kullanıcıya büyük bir kolaylık sağlamaktadır. Veri kaynaklarından toplanan veriler, bazen hatalı veya eksik olabilir. Pandas kütüphanesi ile bu tür verileri temizlemek ve düzenlemek mümkündür. Veri temizleme ve düzenleme işlemleri veri kaynaklarından gelen verileri veri analitiği işlemleri için hazırlamayı ve verilerin boşlukları, eksikleri ve hatalarını düzeltmeyi içerir.
Veri temizleme ve düzenleme işlemleri için birkaç önemli yöntem vardır:
- Boş veya Eksik Verilerin Temizlenmesi: Veri kaynaklarından gelen verilerde bazen eksik veya boş veriler olabilir. Bu tür verilerin temizlenmesi verilerin doğruluğunu arttırır. Pandas kütüphanesi ile, boş veya eksik verilerin silinmesi veya yerine ortalama veya medyan değerleri atanması mümkündür.
- Veri Tiplerinin Dönüştürülmesi: Veri kaynaklarından gelen verilerin farklı veri tipleri olabilir. Bu tür verileri birbirleriyle karşılaştırmak veya veri analitiği işlemleri için kullanmak için veri tiplerinin dönüştürülmesi gerekebilir. Pandas kütüphanesi ile veri tiplerinin dönüştürülmesi işlemi kolaylıkla yapılabilmektedir.
- Duplicate Verilerin Silinmesi: Veri kaynaklarından gelen verilerde bazen aynı veriler birden fazla kez yer alabilir. Bu tür verileri silmek verilerin doğruluğunu ve analizinin doğru yapılmasını sağlar. Pandas kütüphanesi ile duplicate verilerin silinmesi işlemi kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.
- Veri Alanlarının Birleştirilmesi: Veri analitiği işlemleri sırasında veri kaynaklarından gelen veriler farklı alanlarda olabilir. Bu tür verilerin birleştirilmesi veri analizi işlemlerini kolaylaştırır. Pandas kütüphanesi ile veri alanlarının birleştirilmesi işlemi kolaylıkla yapılabilir.
Bu yöntemler pandalar kütüphanesi ile veri temizleme ve düzenleme işlemlerini kolay bir şekilde yapmanızı sağlar. Bu şekilde elde edilen verilerin daha doğru ve analiz edilebilir olması sağlanır.
Veri Görselleştirme
Pandas kütüphanesi, verileri görselleştirmek ve anlamak için çeşitli araçlar ve işlevler sunar. Verileri grafikler ve tablolar şeklinde görselleştirebilir ve verilerin daha kolay anlaşılmasını sağlayabilirsiniz.
Bazı temel görselleştirme yöntemleri şunlardır:
- Line plot
- Bar plot
- Histogram
- Pie chart
Line plot, verilerdeki değişimleri göstermek için kullanılır ve genellikle zaman serilerinin görselleştirilmesinde kullanılır. Bar plot ise, farklı kategoriler arasındaki sayısal değerleri karşılaştırmak için idealdir. Histogramlar, dağılım verilerini göstermek için kullanılır ve verilerin yoğunluğunu gösterir. Son olarak, pie chart ise verilerin yüzde değerlerini göstermek için kullanılır.
Pandas kütüphanesi ile bu grafikleri oluşturmak oldukça kolaydır. Verileri dataframe formatında yükledikten sonra, ilgili grafik fonksiyonunu kullanarak verileri görselleştirebilirsiniz. Ayrıca, grafiklerin renkleri, etiketleri ve boyutları gibi özelliklerini de değiştirebilirsiniz.
Veri görselleştirme, verilerin anlaşılabilirliğini ve karar verme sürecini kolaylaştırır. Pandas kütüphanesi ile bu işlemi kolay ve hızlı bir şekilde yapabilir ve verilerinizi daha verimli bir şekilde analiz edebilirsiniz.
Matplotlib
Matplotlib, veri analitiği çerçevesinde en çok kullanılan ve en popüler grafik kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane, çeşitli grafik türlerinin kolaylıkla oluşturulmasını sağlar ve verileri detaylı bir şekilde görselleştirmek için ideal bir seçimdir.
Matplotlib ile oluşturulabilen grafik türleri arasında line chart, scatter plot, bar chart, histogram, pie chart ve area chart gibi birçok çeşitli grafik türü yer alır. Bu grafikler, veri analitiği çalışmalarında verilerin daha iyi anlaşılması için büyük bir öneme sahiptir.
Matplotlib kütüphanesi kullanılarak line chart oluşturmak oldukça kolaydır. Veri serileri matris formatında tanımlandıktan sonra, plt.plot() fonksiyonu kullanılarak kolaylıkla grafik oluşturulabilir. Scatter plot oluşturmak ise iki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için idealdir. Bu grafik türü, her bir veri noktasının koordinatlarını göstermektedir ve böylece veriler arasındaki ilişki daha net bir şekilde görülebilir.
Matplotlib kütüphanesi, veri analitiği çalışmalarında sıklıkla kullanılan bir araçtır ve verilerin daha net bir şekilde görselleştirilmesine yardımcı olur.
Line Chart
Bir verinin zamana göre değişimini görselleştirmek için line chart kullanmak oldukça yaygın bir yöntemdir. Matplotlib kütüphanesi ile line chart oluşturmak oldukça kolaydır ve birkaç satır kodla veri setini görselleştirebilirsiniz.
Öncelikle, Matplotlib kütüphanesini kullanarak bir grafik nesnesi oluşturmanız gerekiyor. Bunun için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
```import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x_values, y_values)plt.show()```
Burada `x_values` ve `y_values`, veri setindeki x ve y koordinatlarını içeren veri dizileridir. `plt.plot()` metodu, bu veri dizilerini grafiğe dönüştürür. Daha sonra, `plt.show()` metodu ile grafiği görüntüleyebilirsiniz.
Ayrıca, line chart oluştururken çizgi rengi, stil ve kalınlığı gibi pek çok özelleştirme seçeneği de mevcuttur. Örneğin:
```import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x_values, y_values, color='green', linestyle='dotted', linewidth=2)plt.title('Veri Analizi')plt.xlabel('Zaman')plt.ylabel('Değer')plt.show()```
Burada `color`, çizgi rengini, `linestyle`, çizgi stilini ve `linewidth`, çizgi kalınlığını belirlemek için kullanılır. Ayrıca, `plt.title()`, `plt.xlabel()` ve `plt.ylabel()` metodları ile grafik başlığı ve eksen etiketlerini özelleştirebilirsiniz.
Sonuç olarak, line chart oluşturmak veri analizi için önemli bir araçtır ve Matplotlib kütüphanesi ile kolaylıkla gerçekleştirilebilir. Bu yöntem sayesinde verilerinizin zamana göre nasıl değiştiğini daha net bir şekilde görebilir ve veri analizi sürecinizi daha verimli hale getirebilirsiniz.
Scatter Plot
Veri analitiği, veriler arasında ilişkilerin anlaşılması ve anlamlı sonuçlar elde edilmesi için önemlidir. Bu ilişkilerin görselleştirilmesi, özellikle büyük veri setlerinde kolay anlaşılabilir bir bilgi kaynağı sunar. Scatter plotlar, veriler arasındaki ilişkileri görselleştirmek için kullanılan etkili bir araçtır.
Matplotlib kütüphanesi, python dilinde kullanılan en popüler grafik çizme kütüphanesidir. Bu kütüphane sayesinde, scatter plotlar oluşturmak oldukça kolaydır. Scatter plotlar, iki değişken arasındaki ilişkiyi net bir şekilde görüntüler. Örneğin, bir ülkenin nüfusuna ve gayri safi milli hasılasına bakıldığında, nüfus arttıkça milli hasıla da artabilir ya da tam tersi olabilir. Bu tür bir ilişkiyi görselleştirmek için scatter plotlar oldukça etkilidir.
Matplotlib kütüphanesi ile scatter plot oluşturmak için sadece iki değişkenin verileri gereklidir. Bu veriler tablo formatında olabilir. Diyelim ki, bir işletmenin satış rakamları ve reklam harcamaları verileri elimizde olsun. Bu verileri, x ve y ekseni olarak scatter plot grafiğinde görselleştirebiliriz. Böylece her satış verisi reklam harcaması verisine karşılık gelir. Bu da iki değişken arasındaki ilişkiyi açık bir şekilde gösterir.
| Satış Rakamları (x ekseni) | Reklam Harcamaları (y ekseni) |
|---|---|
| 50 | 900 |
| 120 | 1500 |
| 80 | 1000 |
| 200 | 2200 |
Yukarıdaki verileri kullanarak, Matplotlib kütüphanesi ile scatter plot oluşturulabilir. Grafikte, x ekseni satış rakamlarını ve y ekseni reklam harcamalarını temsil eder. Mantıksal olarak, iki değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için noktaların bir trend veya desen oluşturup oluşturmadığına bakmak gerekir. Noktaların daha yoğun olduğu bir bölge, iki değişken arasında bir ilişki olabileceğini gösterir.
Scikit Learn
Veri analitiği ve makine öğrenimi uygulamalarında sıklıkla tercih edilen bir Python kütüphanesi olan Scikit Learn, çeşitli algoritmaları ve araçları içerisinde barındırmaktadır. Bu kütüphane sayesinde veri önişleme, model seçimi ve değerlendirmesi gibi işlemler kolayca yapılabilir.
Scikit Learn ile regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi birçok makine öğrenimi algoritması uygulanabilir. Bunun için öncelikle verilerin prepare edilmesi ve önişlemesi gerekir. Bunun doğru bir şekilde yapılması modelin doğruluğunu direkt olarak etkiler.
Scikit Learn kütüphanesindeki araçlar sayesinde, model performansı ve doğruluğu da kolayca değerlendirilebilir. Modelin overfitting veya underfitting olup olmadığı kontrol edilebilir. Ayrıca, model için en uygun parametreleri bulmak için grid search yöntemi de uygulanabilir.
Bu kütüphane sayesinde veri analitiğinde daha gelişmiş işlemler yapmak ve modele dayalı tahminler oluşturmak mümkündür. Sık kullanılan algoritmalar arasında, K-NN, SVM, Random Forest, ve Naive Bayes yer almaktadır.
Scikit Learn kütüphanesi, veri analitiği ve makine öğrenimi gibi alanlarda çalışan uzmanların en çok tercih ettiği Python kütüphanelerinden biridir. Kolay kullanımı, çeşitli algoritmaları ve model değerlendirme araçları ile öne çıkmaktadır.
Tahmin Modelleri
Scikit Learn, makine öğrenimi ve veri madenciliği için kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Tahmin modelleri oluşturma ve veri tahmini yapma işlemlerinde oldukça etkilidir. Scikit Learn kütüphanesi, regresyon ve sınıflandırma gibi çeşitli istatistiksel modelleri oluşturma imkanı sağlar.
Regresyon, bir bağımsız değişken veya değişkenlerin bağımlı bir değişken üzerindeki etkisini tahmin etmek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Scikit Learn kütüphanesi, en küçük kareler yöntemi, ridge regresyonu ve Lasso regresyonu gibi çeşitli regresyon modellerini destekler. Bu modeller, veri kümesindeki özellikleri kullanarak bir sonucu tahmin etmek için bir bağımsız değişken üzerindeki etkisini hesaplar.
Sınıflandırma, veri kümesindeki gözlemleri belirli bir sınıfa veya kategoriye atama işlemidir. Scikit Learn, sınıflandırma modelleri oluşturmak için logistic regresyon, k nearest neighbors ve decision trees gibi yöntemleri içeren çeşitli algoritmalar sunar. Bu modeller, bir özelliğin sınıflandırılmış bir sonuca nasıl etkilediğini kullanarak verileri sınıflandırmak için kullanılabilir.
Bu nedenle, Scikit Learn kütüphanesi, veri analitiğindeki tahmin işlemleri için oldukça önemlidir.
Model Değerlendirme
Scikit learn kütüphanesi, yapay zekâ uygulamalarında makine öğrenimi modellerinin oluşturulması ve değerlendirilmesi için sıklıkla kullanılan bir kütüphanedir. Model değerlendirme yöntemleri ve doğruluk hesaplama işlemleri, bu kütüphanede yer alan önemli fonksiyonlardan biridir.
Model değerlendirme yöntemleri, bir makine öğrenimi modelinin ne kadar iyi performans sergilediğini ölçmeye yarayan yöntemlerdir. Scikit learn kütüphanesi ile farklı model değerlendirme yöntemleri kullanabilirsiniz. Bunlar arasında cross-validation, ROC eğrisi, confusion matrix, Mean Absolute Error (MAE) ve Root Mean Square Error (RMSE) yöntemleri yer almaktadır.
Doğruluk hesaplama işlemleri, bir makine öğrenimi modelinin tahmin precisyon ölçümlerini hesaplamak için kullanılır. Scikit learn kütüphanesi, farklı doğruluk hesaplama yöntemleri sunar. Bunlar arasında accuracy, recall, precision ve F1-score yöntemleri yer almaktadır. Bu yöntemler, modelin performansı hakkında ayrıntılı bilgi sağlar ve modelin farklı parametrelerinin optimize edilmesi için bir zemin sunar.
Scikit learn kütüphanesi sayesinde model değerlendirme ve doğruluk hesaplama işlemleri, bir makine öğrenimi modelinin performansının değerlendirilmesi ve optimize edilmesi için oldukça önemlidir. Bu yöntemler yardımıyla, modelin hataları tespit edilebilir ve modelin daha iyi sonuçlar vermesi için optimize edilebilir.