Bu makalede, Python Pandas kütüphanesi kullanarak MySQL veritabanından nasıl veri çekileceği ve işleneceği anlatılmaktadır Veritabanına bağlanmak için bir konfigürasyon dosyası oluşturmak gerekmektedir ve bağlantı işlemi mysqlconnector kütüphanesi kullanılarak gerçekleştirilir Pandas kütüphanesi, verileri SQL sorguları kullanarak çekebilir ve DataFrame yapısı içinde manipüle edilebilir DataFrame, verilerin hızlı ve kolay bir şekilde filtrelenmesi ve düzenlenmesini sağlayan birçok fonksiyon içerir Pandas, veri analisti ve veri bilimcileri tarafından tercih edilmektedir ve büyük veri setleri ile çalışmak için idealdir

Bu makale, Python Pandas kütüphanesi kullanarak MySQL veritabanından veri çekme ve işleme konusunda adım adım bir kılavuz sunmaktadır. İlk olarak, bir konfigürasyon dosyası oluşturmanız gerekiyor. Bu dosya, MySQL veritabanına bağlanmak için gerekli bilgileri içermelidir. Veri tabanı bağlantısı Python'da mysql.connector kütüphanesi kullanılarak sağlanabilir.

Pandas, veri analizi ve işleme için oldukça kullanışlı bir Python kütüphanesidir. Veritabanında SQL sorgusu yazarak, Python Pandas kullanarak DataFrame içerisinde veri çekebilirsiniz. DataFrameler, verileri kolay ve hızlı bir şekilde filtrelemek ve manipüle etmek için çeşitli fonksiyonlar içermektedir. Bu işlemleri gerçekleştirirken de HTML tagları kullanarak güçlü bir SEO uyumlu makale hazırlayabilirsiniz.

Pandas Kütüphanesi Nedir?

Pandas Kütüphanesi Nedir?

Pandas, Python programlama dili için güçlü ve yüksek performanslı bir açık kaynak kodlu veri analizi ve işleme kütüphanesidir. Pandas kütüphanesiyle verilerinizi yükleyebilir, temizleyebilir, yeniden şekillendirebilir, birleştirebilir, yeniden boyutlandırabilir ve analiz edebilirsiniz. Özellikle büyük ve karmaşık verileri kolayca ve hızlı bir şekilde işleyebilirsiniz.

Bu kütüphane, pandas.Series ve pandas.DataFrame gibi veri yapılarından oluşur. pandas.Series, bir boyutlu bir dizi olarak düşünülebilirken, pandas.DataFrame, satır ve sütunları olan bir veri yapısıdır. Ayrıca, kütüphane hiyerarşik indeksli veri yapılarını da desteklemektedir.

Pandas, Python dilinin yükselişinin de etkisiyle, veri manipülasyonu ve analizi alanında oldukça popüler hale gelmiştir. Özellikle büyük miktarda veri analizi yapmak isteyen veri bilimcileri, veri analistleri ve veri mühendisleri tarafından tercih edilmektedir.

MySQL Veritabanı İle Bağlantı Kurma

Python Pandas ile MySQL veritabanından veri çekmek istiyorsanız, öncelikle veritabanına bağlantı kurmanız gerekmektedir. Bu işlem için, MySQL veritabanı bilgilerini ve bağlantı ayarlarını içeren bir konfigürasyon dosyası oluşturmanız gerekmektedir.

Bir konfigürasyon dosyası oluşturmak için, bir dosya adı ve yolu belirlemeniz gerekmektedir. Ardından, bu dosyaya MySQL veritabanı bağlantısı için gerekli bilgileri ekleyin. Örneğin, dosya adı "config.ini" olsun ve aşağıdaki bilgileri içersin:

[mysql]
host=database_host
database=database_name
user=database_user
password=database_password

Bu bilgileri kendi veritabanınıza göre değiştirmeniz gerekmektedir.

Python'daki MySQL bağlantısı için "mysql.connector" kütüphanesini kullanabilirsiniz. İlk olarak, konfigürasyon dosyasından veritabanı bilgilerini okuyun ve sonra bağlantı nesnesi oluşturun. Aşağıdaki kod parçası, MySQL veritabanına başarılı bir şekilde bağlanmanızı sağlayacaktır:

import mysql.connector as mysqlfrom configparser import ConfigParserconfig = ConfigParser()config.read('config.ini')db = mysql.connect(  host = config.get('mysql', 'host'),  database = config.get('mysql', 'database'),  user = config.get('mysql', 'user'),  password = config.get('mysql', 'password'))

Bağlantıyı başarılı bir şekilde gerçekleştirdikten sonra, veritabanından veri çekmek için "pandas" kütüphanesini kullanabilirsiniz.

Konfigürasyon Dosyası Oluşturma

MySQL veritabanına bağlanmak için gereken bilgileri içeren konfigürasyon dosyasını oluşturmak oldukça kolaydır. Bu dosya, veritabanına bağlanmak için kullanılacak olan kullanıcı adı, şifre, host ve veritabanı ismini içermelidir. Aşağıdaki örnekte bir konfigürasyon dosyasının nasıl oluşturulacağı gösterilmiştir.

Dosya Adı ve Yolu	Dosya İçeriği
config.ini	[mysql] user = kullanici_adi password = parola host = 127.0.0.1 database = veritabani_adi

Bu dosyanın adı ve yolu, sizin belirlemeniz gerekmektedir. Bu örnekte, dosyanın adı "config.ini" ve yolu mevcut dizinde olacak şekilde belirlenmiştir. Dosya içeriği ise "[mysql]" şeklinde bir başlık ve kullanıcı adı, şifre, host ve veritabanı adı bilgilerini içeren bir liste ile oluşturulmuştur.

Dosya Adı ve Yolunu Belirleme

Konfigürasyon dosyası oluşturmak için ilk adım, bir dosya adı ve yolu belirlemektir. Dosyanın adı ve yolu, konfigürasyon dosyasının nerede saklanacağını ve nasıl erişileceğini belirleyecektir.

Bir dosyayı oluşturmak için, dosyanın adını ve uzantısını belirleyen bir isim vermeniz gerekmektedir. Konfigürasyon dosyası genellikle "config.ini" adıyla kaydedilir. Yolu belirlemek için, konfigürasyon dosyasının saklanacağı klasöre erişmeniz ve yolunu belirlemeniz gerekir.

Dosyaya Bağlantı Bilgilerini Eklemek

MySQL veritabanıyla bağlantı kurmak için oluşturulan konfigürasyon dosyasına veritabanı bağlantısı için gerekli bilgilerin eklenmesi gerekmektedir. Bunun için konfigürasyon dosyasını metin editörüyle açarak, aşağıdaki bilgileri ekleyebilirsiniz:

Bilgi	Açıklama
host	Veritabanı sunucusunun adı veya IP adresi
user	Veritabanına bağlanacak kullanıcının adı
password	Veritabanına bağlanacak kullanıcının şifresi
database	Veritabanının adı

Bu bilgileri doğru bir şekilde ekledikten sonra, dosyayı kaydedebilirsiniz. Konfigürasyon dosyasındaki yazım hatalarına dikkat etmeniz gerekmektedir.

MySQL Veritabanına Bağlanma

MySQL Veritabanına Bağlanma

Python'da MySQL veritabanına erişmek için mysql.connector kütüphanesi kullanılır. mysql.connector kütüphanesi MySQL veritabanına bağlanmak için gereken fonksiyonları içerir. Bunun için öncelikle, bir MySQL kullanıcısı ve veritabanı oluşturmanız ve MySQL konfigürasyon dosyasında yer alan kullanıcı adı, şifre ve veritabanı adı gibi bilgileri kullanarak, bir bağlantı nesnesi oluşturmanız gerekir.

Bağlantı nesnesi oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

import mysql.connector# Bağlantı Nesnesi Oluşturmaconfig = {  'user': 'username',  'password': 'password',  'host': 'localhost',  'database': 'database_name',  'raise_on_warnings': True}cnx = mysql.connector.connect(**config)

Bağlantı işlemi gerçekleştikten sonra, mükemmel bir şekilde çalışan MySQL bağlantısı oluşturulmuş olur. Bu bağlantı nesnesi üstünden veritabanınızda işlem yapabilirsiniz.

Veritabanından Veri Okuma

MySQL veritabanından veri çekmek, veri analizi yapan ya da büyük veri kümeleriyle çalışan herkes için hayati önem taşımaktadır. Python Pandas kütüphanesi, MySQL verilerine erişimi basitleştirerek birçok işlemi de kolaylaştırmaktadır.

Python Pandas kullanarak MySQL veritabanından veri çekmek oldukça kolaydır. İlk olarak, mysql.connector kütüphanesi aracılığıyla MySQL veritabanına bağlanmanız gerekiyor. Ardından, bağlantıyı sağladıktan sonra, SQL sorgusu kullanarak verileri veritabanından çekebilirsiniz. Python Pandas sayesinde, bu sorgulardan elde edilen veriler bir DataFrame olarak kaydedilebilir.

Verileri MySQL veritabanından çekerken, çekmek istediğiniz verilerin SQL sorgusu yazarak çekebilirsiniz. Pandas kütüphanesi ile bu verileri istediğiniz formatta elde etmek de oldukça kolaydır. DataFrame içinde bulunan veriler üzerinde dönüştürme veya işlemler yapmak da mümkündür. Böylece, belirli bir dönemdeki satış rakamlarını veya işlem yapabileceğiniz diğer nitelikleri kolayca analiz edebilirsiniz.

Veritabanında SQL Sorgusu Çalıştırma

Veritabanından veri çekmek için öncelikle bir SQL sorgusu yazmanız gerekir. Bu sorgu, veritabanı ile etkileşim kurmanıza ve gerekli verileri çekmenize olanak sağlar. Sorgular genellikle SELECT, UPDATE, INSERT ve DELETE gibi temel işlemleri içerir.

Örneğin, bir SELECT sorgusu kullanarak veritabanındaki bir tablodaki tüm verileri çekebilirsiniz. Bunun için, sorgunun doğru şekilde yazılması ve ilgili tablonun adının belirtilmesi gerekir:

SQL Sorgusu	Açıklama
SELECT * FROM table_name	Belirtilen tablodaki tüm verileri seçer.
SELECT column1, column2, ... FROM table_name	Belirtilen sütunlardaki verileri seçer.
SELECT * FROM table_name WHERE condition	Belirtilen koşulu sağlayan verileri seçer.

Sorguları yazdıktan sonra, mysql.connector kütüphanesini kullanarak Python'da SQL sorgularını çalıştırabilir ve verileri istediğiniz şekilde işleyebilirsiniz.

SQL Sorgusundan DataFrame Oluşturma

Python Pandas kullanarak, SQL sorgusu sonucu elde edilen verileri bir DataFrame'e dönüştürmek oldukça basittir. Çeşitli veritabanı yönetim sistemleri için SQL sorguları oluşturarak, Pandas ile göstermek istediğiniz verileri DataFrame'e çevirebilirsiniz.

Öncelikle, SQL sorgusunu çalıştırmak için bir cursor oluşturmanız gerekiyor. Ardından, cursor.execute() fonksiyonunu kullanarak sorguyu çalıştırabilirsiniz. Sorgu sonunda, fetchall() veya fetchone() fonksiyonlarını kullanarak verileri alabilirsiniz. Bu verileri bir liste veya demet olarak elde edersiniz ve bunları bir DataFrame'e dönüştürüp işlem yapabilirsiniz.

Bu işlemi gerçekleştirmek için şu adımları izleyebilirsiniz:

• Cursor oluşturma: cursor = connection.cursor()
• SQL sorgusu oluşturma: sql = "SELECT * FROM tablo_adi"
• Sorguyu çalıştırma: cursor.execute(sql)
• Verileri çekme: veriler = cursor.fetchall()
• Verileri DataFrame'e çevirme: df = pd.DataFrame(veriler, columns=["sutun1_adi", "sutun2_adi", ...])

Bu örnekte, "tablo_adi" yerine, verilerinizi göstermek istediğiniz tablonun adını kullanarak bir SQL sorgusu oluşturun. Sütun adlarınızı belirttiğinizden emin olun ve sütun adlarını bir liste olarak DataFrame oluşturma fonksiyonuna aktarın.

Verilerinizi DataFrame'e dönüştürdükten sonra, Python Pandas ile verilerinizi analiz etmek, filtremek veya görselleştirmek için birçok seçeneğiniz olacaktır.

Veri İşleme

Pandas, veri işleme işlemleri için birçok fonksiyon içeren güçlü bir kütüphanedir. Verileri filtrelemek, sıralamak, birleştirmek ve gruplamak gibi çeşitli işlemleri yapabilirsiniz.

Bir DataFrame'deki belirli sütunları seçmek için, sütun adlarını kullanarak DataFrame'in sütunlarını indeksleyebilirsiniz. Örneğin, şu şekilde bir DataFrame varsa:

Ad	Soyad	Yaş
Ahmet	Kara	32
Mehmet	Beyaz	25
Ali	Mavi	40

Ad ve Yaş sütunlarını seçmek için, şu kodu kullanabilirsiniz:

import pandas as pdveri = pd.read_csv("veriler.csv")ad_yas = veri[["Ad", "Yaş"]]print(ad_yas)

Bir DataFrame'deki belirli satırları seçmek için, koşullu seçim yapmak için bir filtre oluşturabilirsiniz. Örneğin, yaşları 30'dan büyük olanları seçmek için şu kodu kullanabilirsiniz:

import pandas as pdveri = pd.read_csv("veriler.csv")filtre = veri["Yaş"] > 30veri_filtr = veri[filtre]print(veri_filtr)

Bu sayede, verileri hızlı ve etkili bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilirsiniz.

DataFrame'deki Sütunları Seçme

Pandas'ın sunduğu bir diğer faydalı özellik, bir DataFrame içindeki belirli sütunları seçebilme imkanıdır. Bu işlem, veri işleme sırasında oldukça sık kullanılmaktadır.

Bir DataFrame'deki sütunları seçmek için, sütun adlarını kullanarak DataFrame'in sütunlarını indeksleyebilirsiniz. Örnek olarak, aşağıdaki kodu inceleyebilirsiniz:

Kod	Açıklama
veriler_df['isim']	'isim' sütununu seçer.
veriler_df[['isim', 'yas']]	'isim' ve 'yas' sütunlarını seçer.

Bu yolla DataFrame'deki herhangi bir sütunu seçebilir ve işlemleriniz için kullanabilirsiniz. Bu özellik, büyük boyutlu verilerle çalışırken verileri daha kolay hale getirerek zaman tasarrufu sağlar.

DataFrame'deki Satırları Filtreleme

Python Pandas kütüphanesi, verileri analiz etmek için birçok farklı yöntem sunar. DataFrame'deki satırları filtrelemek de bu yöntemlerden biridir. Bir DataFrame'deki belirli bir koşulu sağlayan satırları seçmek için, DataFrame'i filtreleme işlemi yapmanız gerekir.

Bir DataFrame'de filtreleme işlemi yapmak için, öncelikle hangi koşulu sağlayan satırları seçeceğinizi belirlemelisiniz. Bu koşulu belirledikten sonra, seçilen satırları başka bir DataFrame'e atayarak filtreleme işlemini tamamlayabilirsiniz.

Bir DataFrame'deki satırları filtrelemek için, öncelikle filtre oluşturmanız gerekir. Bu filtre DataFrame'deki her satır için bir Boolean değer döndürür. True değeri döndüren satırlar filtrede yer alacak, False değeri döndüren satırlar ise filtrede yer almaz.

Örneğin, bir DataFrame'deki sadece "apple" kelimesi içeren satırları seçmek istediğinizi varsayalım. Bu işlem için aşağıdaki kod bloğunu kullanabilirsiniz:

Kod	Açıklama
df[df['column_name'].str.contains("apple")]	'column_name' sütununda "apple" kelimesi geçen tüm satırları seçer.

Bir DataFrame'deki belirli koşulları sağlayan satırları seçmek için farklı filtreleme işlemleri de yapabilirsiniz. Bu işlemler, DataFrame'deki verilerin yapısına ve size sunulan soruna göre değişebilir.

Bir DataFrame'deki satırları filtrelemek, büyük veri setlerinde oldukça kullanışlıdır. Bu yöntem ile istediğiniz veriyi hızlı bir şekilde elde edebilirsiniz.