Python Pandas kütüphanesi, veri bilimcilerinin veri analizi ve veri tabanı işlemlerinde en çok tercih ettiği araçtır Bu işlevsel kütüphane, büyük boyutlu veri setleri üzerinde hızlı ve kolay bir şekilde çalışmanızı sağlar Verileri rahatça filtreleyebilir, gruplayabilir, birleştirebilir ve daha birçok işlem yapabilirsiniz Pandas kütüphanesi sayesinde veri işleme süreçleriniz hız kazanacak ve verileriniz daha doğru sonuçlar sunacaktır

Merhaba! Bu makalede, Python Pandas kütüphanesi kullanarak veri analizi ve veri tabanı işlemlerinin nasıl yapılacağına dair bilgi edineceksiniz. Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için etkili ve kullanımı kolay bir araçtır. Verilerinizi okuyabilir, temizleyebilir, dönüştürebilir, analiz edebilir ve hatta SQL ve Pandas kütüphanelerini birleştirerek veritabanı işlemleri yapabilirsiniz.

Python Pandas kütüphanesi, geniş bir veri işleme yeteneği sunar ve özellikle büyük veri setleriyle çalışırken son derece kullanışlıdır. Bu makale, bu etkili kütüphanenin ana özelliklerini ve nasıl kullanılacağını ele alacaktır. Ayrıca, SQL ve Pandas kütüphanelerini birleştirerek veritabanı işlemleri yapmak için de kullanabilirsiniz. Bu makalede, veri dosyalarını okumaktan veri kaydetmeye, veri temizlemeden veri hazırlamaya, veri analizine ve görselleştirmeye kadar pek çok konuya değineceğiz.

Pandas Kütüphanesi ve Temel Özellikleri

Pandas kütüphanesi, Python dilinde veri analizi ve veri işleme işleri için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Pandas kütüphanesi, veri setleri üzerinde değişiklik yapmak, veri temizleme, filtreleme, birleştirme, dönüştürme, manipülasyon, veri okuma ve yazma işlemleri yapmak ve daha pek çok işlem gerçekleştirmek için birçok araç sağlamaktadır.

Pandas kütüphanesi, Pandas DataFrame adı verilen bir veri yapısıyla çalışır. DataFrame, tablo şeklinde bir veri yapısıdır ve etiketli sütunlar ve satırların oluşturulmasına olanak tanır. Bu şekilde, veri analizi işlemleri daha düzenli ve kolay hale getirilir. Pandas kütüphanesi, birçok kullanışlı fonksiyon ve yöntem de sağlar.

• Pandas kütüphanesi, büyük miktarda veriyi hızlı ve kolay bir şekilde işlemek için Tasarlanmıştır.
• Pandas DataFrame adlı bir veri yapısını kullanarak, etiketli sutunlar ve satırları olan ayrılmış veri setlerini yönetmek kolay hale gelir.
• Pandas kütüphanesi, veri setlerinde yer alan boş değerleri, tekrarlayan verileri, yanlış veri girişlerini ve farklı veri tiplerini temizlemek için birçok hazır fonksiyon ve teknik sağlar.
• Pandas kütüphanesi, veri setinde yer alan verileri filtrelemek, sıralamak, birleştirmek, gruplandırmak ve daha birçok veri işleme işlemi yapmak için araçlar sunar.

Pandas kütüphanesi ile veri analizi yapabilmek için, veri seti okuma işlemleri ile başlanır. Bu işlem için pandas kütüphanesi birçok farklı veri kaynaklarına erişim imkanı sağlar. Bu kaynaklar arasında CSV, HTML, Excel, JSON, SQL, TXT, XML, vb. seçenekler yer alır.

Veri Okuma	Pandas Kütüphane Fonksiyonu
CSV	read_csv()
Excel	read_excel()
JSON	read_json()
SQL	read_sql()

Pandas kütüphanesi, veri setlerindeki verileri temizlemek ve hazırlamak için birçok yöntem ve teknik sağlar. Bunlar arasında veri tipi dönüşümleri, boş değerlerin işlenmesi, tekrarlayan verilerin kaldırılması, yanlış veri girişlerinin kontrol edilmesi, vb. veri temizleme işlemleri yer alır. Bu işlemlerle, veri setlerindeki bozuk verileri temizlemek, veri manipülasyon işlemlerini kolaylaştırmak ve daha doğru sonuçlar elde etmek mümkündür.

Pandas kütüphanesi, verilerin filtrelenmesi ve veriler arasındaki ilişkilerin belirlenmesi için birçok fonksiyona da sahiptir. Bu fonksiyonlar arasında gruplama, birleştirme, sıralama, veri dönüştürme ve daha pek çok fonksiyon yer alır.

Veri Okuma ve Dosya İşlemleri

Python Pandas kütüphanesi, farklı veri kaynaklarından veri okumak ve veri dosyalarını belirli bir formatta kaydetmek için kullanılabilir. Bunun için genellikle read_csv() kullanılır. Bu yöntem, csv formatındaki dosyaları okumak için kullanılır. Ayrıca read_excel(), read_html(), read_json(), read_sql_table() ve read_sql_query() gibi fonksiyonlar da mevcuttur. Bu fonksiyonların her biri, belirli bir veri tipini okumak veya veri kaynağına belirli bir şekilde bağlanmak için kullanılır.

read_csv(), veriyi bir veri çerçevesine yüklerken, birçok parametre ile kullanılabilir. Bazı parametreler, dosyanın okunması sırasında veriyi düzenlememize olanak tanır. Örneğin, sep parametresi, dosyada verilerin nasıl ayrıldığını belirler. Varsayılan olarak, veriler virgülle ayrılır ama bazı durumlarda veriler farklı ayırıcı karakterlerle ayrılır.

Bir başka yaygın kullanılan fonksiyon ise to_csv() fonksiyonudur. Bu yöntem, bir veri çerçevesindeki verileri csv dosyası formatında kaydetmek için kullanılır.

Genellikle, veri setleri bazı problemler içerebilir. Bu problemler, eksik veriler, uygunsuz veri tipleri ve verilerin yanlış yerleştirilmesini içerebilir. Bu problemlerin çözümü için Pandas, birçok farklı yöntem sunar, ör: fillna(), replace(), drop(), astype() ve daha pek çok.

Veri işleme adımları, verilerin hazırlanması için önemlidir, çünkü daha önce belirtildiği gibi, eksik veriler ve uygunsuz veri tipleri veri analizi ve veri görselleştirme işlemlerinde hatalara neden olabilir. Veri işleme adımları, bir veri iş akışında bulunan anahtar adımlardan biridir ve doğru uygulandıklarında potansiyel hataları en aza indirir.

Veri Temizleme ve Hazırlama

Veri analizi yaparken temel sorun, verinin kusurlarının ve hatalarının tespiti ve giderilmesidir. Veri temizleme, bu soruna karşı bir çözümdür. Pandas kütüphanesi, veri temizleme işlemleri için birçok teknik sunar.

Bunlardan biri, eksik verilerin doldurulmasıdır. Veri setinde yer alan eksik hücreler, NaN değeri ile temsil edilir. fillna() fonksiyonu, bu hücreleri doldurmak için kullanılır.

Bir diğer kullanışlı teknik, veri setinin filtrelenmesidir. Verilerin istenilen kriterlere göre filtrelenmesi, analizde hata payını azaltarak doğru sonuçlar elde etmek için önemlidir. Pandas kütüphanesi, bazı filtreleme fonksiyonlarına sahiptir.

Veri temizleme adımından sonra, veri hazırlama aşamaları değerlendirilir. Bu aşamada veri setinin istenen formata getirilmesi sağlanır. İlgili değerlerin seçilmesi, veri tipinin dönüştürülmesi gibi işlemler yapılır. Bu adımların uygun şekilde gerçekleştirilmesi, veri analizinde başarılı sonuçların elde edilmesine yardımcı olur.

• fillna() fonksiyonu eksik verilerin doldurulması için kullanılır.
• Filtreleme fonksiyonları, veri setinin istenilen kriterlere göre filtrelenmesini sağlar.
• Veri hazırlama aşamasında, veri setinin istenen formatta ve yapısında olması için gerekli işlemler yapılır.

Veri Filtreleme

Python Pandas kütüphanesi, verilerin gerekli filtrelemeleri yapılarak analiz edilmesine olanak sağlar. Veri filtreleme işlemleri, Pandas kütüphanesinde yer alan fonksiyonlar aracılığıyla kolayca gerçekleştirilebilir.

Veri filtreleme işlemleri için kullanabileceğiniz yaygın Pandas fonksiyonları şunlardır:

• loc(): Bu fonksiyon, belirli satır ve sütunlar arasında veri filtresi yapmanıza olanak sağlar. Verinin satır ve sütun adlarına göre seçimi yapılabileceği gibi, koşullu ifadeler de kullanılabilir.
• iloc(): Bu fonksiyon, belirli bir konumdaki (satır ve sütun numaraları) verileri seçmenizi sağlar. Konum bazlı seçim yapmayı tercih edenler için idealdir.
• isin(): Bu fonksiyon, belirli bir koşulda yer alan verileri filtrelemenize olanak sağlar. Örneğin, belirli bir listeye istinaden verileri seçebilirsiniz.
• query(): Bu fonksiyon, SQL'de kullanılan gibi veriler üzerinde sorgu yapmanızı sağlar. Koşullu ifadelere göre filtreleme işlemi yapabilirsiniz.

Bunlar gibi daha birçok filtreleme tekniklerini Pandas kütüphanesi ile gerçekleştirebilirsiniz. Verilerinizin daha net ve anlaşılır hale gelmesi için filtreleme işlemlerini önemseyerek yapmanız gerekir.

Veri Dönüşümleri

Python Pandas kütüphanesi kullanarak farklı veri dönüşüm teknikleri uygulanabilir. Veri dönüşümleri yapmak için kullanabileceğiniz Python Pandas kütüphanesi fonksiyonları, veri tiplerine göre farklılık gösterir. Veri dönüşümleri yaparken dikkat etmeniz gereken en önemli nokta, verinin doğru bir şekilde saklanması ve işlenebilmesidir.

Veri dönüşüm teknikleri arasında en yaygın olanları şunlardır:

• NaN Değerleri İşleme: NaN (Not a Number) değerleri, veri setlerinde sıklıkla karşılaşılan bir durumdur. Pandas kütüphanesi bu değerleri kolayca tespit ederek silebilir veya ortalama, medyan veya diğer istatistiksel yöntemlerle doldurabilir.
• Veri Gruplandırma: Veriler farklı kategorilere göre gruplandırılarak analiz edilebilir. Bu işlem Pandas kütüphanesi kullanılarak kolayca yapılabilir.
• Veri Ölçeklendirme: Farklı özelliklere sahip verileri aynı ölçeğe getirmek gerektiğinde bu işlem kullanılabilir. Örnek olarak, belirli bir özellik 0-1 aralığına ölçeklendirilebilir.
• Veri Kodlaması: Kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmek gerektiğinde, veri kodlaması kullanılabilir. Bu işlem Pandas kütüphanesi ile kolayca yapılabilir.
• Veri Birleştirme: Birden fazla veri seti aynı anda kullanılmak istenildiğinde, bu işlem kullanılabilir. Bu işlem Pandas kütüphanesinde concat(), merge() gibi fonksiyonlarla kolayca yapılabilir.

Pandas kütüphanesi veri dönüşümleri için kullanabileceğiniz daha birçok yönteme sahiptir. Farklı veri dönüşüm tekniklerini kullanarak, verilerinizi daha anlamlı ve kolay işlenebilir hale getirebilirsiniz.

Veri Analizi

Veri analizi yapmak, verileri anlamak ve bu verilerden faydalı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir işlemdir. Pandas kütüphanesi ile veri analizinde kullanılabilecek birçok araç ve metrik bulunmaktadır.

Bu araçlar ve metrikler sayesinde verilerin genel özellikleri, dağılımları, ortalamaları, standart sapmaları, en büyük ve en küçük değerleri gibi birçok değişken hesaplanabilir. Bunun yanı sıra, veriler arasındaki ilişkiler ve korelasyonlar da incelenebilir.

Farklı veri analizi senaryoları değerlendirilerek gelecekle ilgili tahminler ve çıkarımlar da elde edilebilir. Örneğin, belirli bir sektördeki gelir artışı ya da müşteri sadakati gibi değişkenler izlenebilir.

Veri analizi işlemleri sırasında oluşabilecek hataların en aza indirilmesi için veriler öncelikle temizlenmeli ve hazırlanmalıdır. Bu nedenle, veri temizleme tekniklerine de hakim olunması gerekmektedir.

Pandas kütüphanesi ile veri analizi yapmak oldukça kolaydır. Verilerin bulunduğu veri setleri DataFrame nesnesi olarak tanımlanır. Bu nesneler üzerinden birçok farklı analiz işlemi yapılabilir.

Veri Görselleştirme

Pandas kütüphanesi, verileri görselleştirmek için de kullanılabilir. Bu sayede verilerin gerçek anlamda nasıl göründüğü hakkında daha iyi bir fikir edinilebilir. Veri görselleştirme, veri analizinin önemli bir parçasıdır ve genellikle birçok analizin ilk adımı olarak kullanılır. Pandas kütüphanesi ile verileri grafiksel olarak nasıl görselleştirebileceğinizi öğrenmek için farklı grafik türleri ve özellikleri hakkında bilgi edinmelisiniz.

Pandas kütüphanesi, çizgi grafikleri, sütun grafikleri, gözlem grafiği, karmaşık grafikler gibi farklı grafik türlerini destekler. Her grafik türü farklı veri setleri ve analizler için uygun olabilir. Örneğin, çizgi grafik, belirli bir dönemdeki veri değişimlerini görmek için kullanılabilirken, sütun grafik, farklı kategoriler arasındaki veri karşılaştırmaları için kullanılabilir.

Farklı grafik türleri ve özellikleri hakkında bilgi edinmek için, Pandas kütüphanesi ile birleştirilebilen diğer kütüphaneler, örneğin MatPlotLib ve Seaborn gibi görselleştirme araçları kullanabilirsiniz. Bu araçlar, çizgi grafikleri, histogramlar, dağılım grafikleri, çizgi ve alan dolgulu grafikler gibi daha geniş bir yelpazede grafik türleri sunarak, verilerinizi daha anlaşılır hale getirebilir ve daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlayabilir.

Veri görselleştirme, verilerinizle ilgili geniş bir resim oluşturmanın yanı sıra, veri setlerindeki olası tuzakları da ortaya çıkarmanıza yardımcı olur. Örneğin, belirli bir dönemdeki satışlar genellikle bir sıcaklık artışı ile birlikte artar. Ancak, doğrusal bir ilişki olmadığı için, görselleştirme aracılığıyla grafikleri inceleyerek bu ilişkiyi daha iyi anlayabilirsiniz.

Görselleştirme Türü	Kullanım Alanı
Çizgi Grafikleri	Zaman serileri, trend verileri
Sütun Grafikleri	Kategorilendirilmiş veri karşılaştırmaları
Gözlem Grafiği	Büyük veri kümeleri için veri görselleştirme

SQL ve Pandas Kütüphanesi

Python Pandas kütüphanesi veri analizi işlemlerinin yanı sıra SQL veri tabanı işlemlerinde de oldukça kullanışlıdır. Pandas kütüphanesi aynı zamanda veri tabanı işlemleri yapmak için SQL'deki gibi veri okuma, yazma, güncelleme ve silme işlemleri gerçekleştirmek için de kullanılabilir. Bu şekilde veri tabanı işlemleri yapmak ve verileri yönetmek oldukça kolay hale gelir.

Veri tabanı işlemleri için Pandas kütüphanesi ile SQL arasında birçok benzer yöntem bulunmaktadır. Yani, SQL dilindeki temel veri tabanı işlemleri Pandas kütüphanesi kullanılarak da kolayca gerçekleştirilebilir. Veri okuma, yazma, güncelleme ve silme işlemleri yapmak için Pandas kütüphanesi etkili bir şekilde kullanılabilir.

SQL ve Pandas kütüphanesi kullanarak veri tabanı işlemleri yapabileceğiniz gibi, Pandas kütüphanesi kullanarak SQL veri tabanından aldığınız verileri de işleyebilirsiniz. Veri tabanından aldığınız verileri işleyerek analiz edebilir, istatistikleri hesaplayabilir veya görselleştirebilirsiniz.

SQL veri tabanı işlemlerinde olduğu gibi Pandas kütüphanesi ile de sorgular kullanarak verileri filtrelemek mümkündür. Ayrıca, Pandas kütüphanesi ile birleştirme işlemleri de yapabilirsiniz. SQL'deki join işlemleri ile Pandas kütüphanesindeki merge işlemleri karşılaştırılacak ve örneklerle açıklanacak.

SQL'deki farklı veri tiplerinin Pandas kütüphanesiyle nasıl dönüştürülebileceği açıklanırken, ayrıca SQL veritabanı yönetimi için kullanılabilecek temel komutlar da hakkında bilgi verilecek. TABLO EKLEME, SILME, GÜNCELLEME kullanımı hakkında detaylı açıklamalar yapılacaktır.

SQL Veri Tipi Dönüşümleri

SQL veri tipleri, Pandas kütüphanesi sayesinde kolayca dönüştürülebilir. Bu sayede işlemler daha kolay yapılabilir ve veri analizi daha verimli hale gelir. En sık kullanılan SQL veri tipleri aşağıda listelenmiştir:

• INTEGER
• REAL
• TEXT
• BLOB
• DATE

Pandas kütüphanesi, bu veri tiplerini Python'daki veri tiplerine dönüştürerek kullanıcılara kolaylık sağlar. Örneğin, SQL'deki INTEGER veri tipi, Python'daki int veri tipine dönüştürülür. Bunun için pd.to_numeric () fonksiyonu kullanılır. Benzer şekilde, SQL'deki TEXT veri tipi, Python'daki str veri tipine dönüştürülür.

Aynı şekilde, SQL'deki DATE ve TIMESTAMP veri tipleri, Pandas kütüphanesindeki datetime veri tipine dönüştürülür. pd.to_datetime() fonksiyonu kullanılarak veriler kolayca dönüştürülür.

Bunun yanı sıra, SQL'deki BOOLEAN veri tipi, Pandas kütüphanesi tarafından desteklenmez. Ancak, bu veri tipi Python'da var olan bool veri tipine dönüştürülebilir.

Sonuç olarak, Pandas kütüphanesi sayesinde SQL'deki farklı veri tipleri kolayca dönüştürülerek, veri analizi işlemlerinin daha verimli hale getirilmesi sağlanır.

Tablo Birleştirme (Join)

SQL veri tabanlarında farklı tablo ve sütunları birleştirerek daha kapsamlı veri analizi işlemleri yapılabilir. Bu işleme join işlemi denir. Pandas kütüphanesi de verileri birleştirmek için merge fonksiyonu ile benzer bir işlem yapar.

Join işlemleri, farklı tabloları kesiştirerek ortak sütunlardaki verileri birleştirir. Birleştirme işlemi için bir veya daha fazla sütun belirtilir ve bu sütunlar kullanılarak tablolar birbirine bağlanır. Bu işlemler çoğunlukla iç birleştirme (inner join), sol birleştirme (left join), sağı birleştirme (right join) ve tam birleştirme (full join) şeklinde yapılır.

Pandas'taki merge işlemleri de bu yöntemlere benzerdir. Bu işlemde de birbirinden farklı iki veya daha fazla veri çerçevesi birleştirilir. merge fonksiyonu, "how" parametresi ile belirtilen şekilde verileri birleştirir. Inner merge, left merge, right merge ve outer merge Pandas'ta da kullanılabilir.

Tablo birleştirme işleminin en basit hali, iki tablonun bir ortak sütun kullanılarak birleştirilmesidir. Örneğin, bir banka veri tabanında müşterilerin bir tablosu, hesapların da farklı bir tablosu olduğunu varsayalım. Bu iki tablo, birleştirme işlemi ile müşterinin hesap bilgilerinin de bulunduğu bir tabloda birleştirilebilir.

Birleştirme işleminin sonucu, yeni bir veri çerçevesidir. Bu veri çerçevesi, birleştirilen tablolardaki ortak sütundaki değerler ile birleştirilir. Pandas kütüphanesi, bu verileri kolayca birleştirmenizi sağlayan bir dizi özellik sunar.

Veri Tabanı Yönetimi

Veri tabanı yönetimi, veri tabanında bulunan verileri işlemek ve yönetmek amacıyla gerçekleştirilen işlemlerdir. Bu işlemler sayesinde veri tabanı oluşturma, veri tabanında yeni tablo ekleme, tablo silme, güncelleme ve veri okuma işlemleri yapılabilir.

Tablo ekleme işlemi, veri tabanına yeni veriler eklediğimiz zaman kullanılır. Bu işlem için SQL dilinde CREATE komutu kullanılır. Örneğin, yeni bir ürünler tablosu oluşturmak istediğimizde aşağıdaki kod bloğunu kullanabiliriz:

SQL Kodu	Açıklama
CREATE TABLE urunler(id INT, ad VARCHAR(255), fiyat INT)	urunler adında yeni bir tablo oluşturur

Tablo silme işlemi, veri tabanından belirli bir tabloyu silmek istediğimiz zaman kullanılır. Bu işlem için SQL dilinde DROP komutu kullanılır. Örneğin, ürünler tablosunu silmek istediğimizde aşağıdaki kod bloğunu kullanabiliriz:

SQL Kodu	Açıklama
DROP TABLE urunler	urunler adındaki tabloyu siler

Veri tabanında mevcut olan verileri güncellemek istediğimiz zaman kullanılır. Bu işlem için SQL dilinde UPDATE komutu kullanılır. Örneğin, ürünler tablosundaki fiyatları güncellemek istediğimizde aşağıdaki kod bloğunu kullanabiliriz:

SQL Kodu	Açıklama
UPDATE urunler SET fiyat = 50 WHERE id = 1	ürünler tablosundaki 1 id numaralı ürünün fiyatını 50 olarak günceller

Yukarıdaki örnek kod bloğunda SET fiyatı 50 olarak güncelliyoruz. WHERE ise sadece belirli bir ürünün fiyatını güncellememize olanak sağlıyor.

Veri tabanı yönetimi kapsamında daha birçok farklı işlem gerçekleştirilebilir. Bu işlemleri gerçekleştirerek veri tabanlarınıza kolayca erişim sağlayabilir ve kullanabilirsiniz.