Pandas kütüphanesi veri analizi ve manipülasyonu için etkili araçlar sağlar Bu kütüphane sayesinde verilerinizi hızlı ve kolay bir şekilde işleyebilir, kullanışlı fonksiyonlarla verilerinizi analiz edebilirsiniz Manipülasyon işlemlerinizde Pandas size yardımcı olacak en başarılı kütüphaneler arasında yer alıyor!
Pandas kütüphanesi, Python programlama dili için geliştirilmiş açık kaynak kodlu bir kütüphanedir ve veri manipülasyonu için etkili bir araçtır. NumPy kütüphanesi ile birleştirilerek güçlü ve kolay bir arayüz sağlar. Bu makalede, Pandas kütüphanesinin veri manipülasyonu için kullanılan teknikleri ele alınacaktır.
Veri analizi ve manipülasyonu, günümüz iş dünyasında en önemli işlemlerden biridir. İşletmeler, milyonlarca satır ve sütundan oluşan veri kümeleri ile karşı karşıyadır. Bu verilerin anlamlı bir şekilde analiz edilmesi, işletmelerin müşteri davranışlarını, trendleri, verimliliklerini ve kar oranlarını anlamalarına yardımcı olur. Pandas kütüphanesi, işletmelerin bu süreçleri kolaylaştırmasına yardımcı olmak için geliştirilmiştir.
Pandas kütüphanesi kullanarak, farklı veri biçimlerinden veri okuyabilir, temizleyebilir ve manipüle edebilirsiniz. Veri manipülasyonu teknikleri arasında sütun ve satır seçme, boş değerleri temizleme, veri dönüştürme, sütunlar arası hesaplamalar, gruplama ve toplama ve veri birleştirme gibi işlemler yer alır.
Bu makalede, Pandas kütüphanesi aracılığıyla farklı veri biçimlerinden veri okuma yöntemleri yanı sıra, veri temizleme ve manipülasyonu teknikleri gibi konular detaylı bir şekilde ele alınacaktır. Bu sayede, veri manipülasyonu alanında bilgi sahibi olmak isteyenler için yararlı bir kaynak oluşturulacaktır.
Pandas Nedir?
Pandas Nedir?
Pandas, Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyon işlemleri için kullanılan açık kaynak kodlu bir kütüphanedir. Pandas kütüphanesi, NumPy tarafından sağlanan performans özellikleriyle birleştirilerek güçlü ve kullanımı kolay bir arayüz sağlar.
Pandas, verileri yüklemek, temizlemek, manipüle etmek ve analiz etmek için araçlar sunar. Pandas kütüphanesi, farklı veri formatlarında bulunan verileri okuma ve yazma işlemlerini gerçekleştirebilir. Ayrıca, veri sütunlarını ve satırlarını seçip manipüle etme, boş değerleri silme, veri tipi dönüştürme, veri kümesini gruplama ve toplama gibi birçok veri manipülasyon işlemleri yapmak mümkündür.
Pandas kütüphanesi, yüksek gereksinimli finansal, ekonomik, bilimsel ve istatistiksel verileri işlemek için ideal bir araçtır. Bu nedenle, büyük veri setleri üzerinde çalışan istatistikçiler, veri bilimcileri ve mühendisler tarafından yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Pandas, Python ekosisteminin önemli bir bileşeni olarak, Python programlama dilinin etkisini her geçen gün artırmaktadır.
Veri Okuma ve Yükleme
Pandas kütüphanesi, farklı veri biçimlerini okuyabilir ve analiz edebilir. Bu özellikleri sayesinde, farklı veri kaynaklarından elde edilen verileri bir araya toplayarak analiz etmek mümkündür. Veri okuma ve yükleme, veri analizi ve manipülasyonu sürecinde önemlidir.
Bu bölümde, farklı veri biçimlerinden veri okuma yöntemleri ele alınacaktır. Pandas kütüphanesi, CSV, Excel, SQL ve HTML dosyalarından veri okuyabilir. CSV dosyaları, virgülle ayrılmış değerlerle (Comma Separated Values) oluşturulmuş bir veri dosyasıdır. Pandas, CSV dosyalarını pd.read_csv() fonksiyonu aracılığıyla okuyabilir. Excel dosyaları da yaygın bir veri formatıdır ve Pandas kütüphanesi ile okunabilir. Pandas kütüphanesi, Excel dosyalarının belirli sayfalarını ve sütunlarını seçmenizi ve manipüle etmenizi sağlar.
Pandas kütüphanesi, veritabanlarından veri okumak için SQL sorguları kullanabilir. Veritabanları, yaygın bir veri depolama biçimidir ve veri analizi ve manipülasyonu için önemlidir. Pandas kütüphanesi, veritabanı sorguları oluşturmanız ve veritabanından verileri farklı şekillerde çekebilmenizi sağlar. Web sayfaları genellikle HTML biçiminde oluşturulur ve Pandas kütüphanesi bu biçimi okuyabilir. Tabloları seçmek ve manipüle etmek için Pandas kütüphanesi kullanılabilir.
| Veri Biçimi | Okuma Yöntemi |
|---|---|
| CSV dosyaları | pd.read_csv() |
| Excel dosyaları | pd.read_excel() |
| SQL veritabanları | pd.read_sql_query() |
| HTML dosyaları | pd.read_html() |
CSV Dosyalarından Veri Okuma
CSV dosyaları, birçok veri setinin standart bir biçimde kaydedildiği popüler bir veri formatıdır. CSV dosyaları virgülle ayrılmış değerlerle oluşturulmuş bir veri dosyasıdır. Bu formatın en büyük avantajı, verilerin farklı yazılımlar arasında kolayca paylaşılabilmesidir.
Pandas kütüphanesi, CSV dosyalarını okuyup manipüle etmek için pd.read_csv() fonksiyonunu kullanır. Bu fonksiyon, veri setlerini belleğe yükler ve verileri bir pandas DataFrame nesnesi içinde saklar.
Bir CSV dosyasından veri okuma işlemi yapmak için, pd.read_csv() fonksiyonu kullanılır ve csv dosyasının belirtildiği parametre girilir. Eğer CSV dosyasında sütunlar isimlendirilmişse, bu isimleri de özel olarak belirtebilirsiniz. Sütun adlarını belirtmek istemezseniz, Pandas otomatik olarak sütun isimleri oluşturacaktır.
Aynı zamanda, Pandas kütüphanesi ile CSV dosyalarından farklı veri manipülasyon teknikleri de uygulanabilir. Sütunları seçebilir, sıralayabilir, gruplayabilir, toplayabilir ve daha birçok işlem yapabilirsiniz.
Bir başka önemli özellik ise, hatalı veya bozuk verileri veri kümesinden çıkarılabilirsiniz. Veri temizleme işlemleri, veri analizi ve manipülasyonu için oldukça önemlidir ve Pandas bu işlemleri kolaylaştırmak için bir dizi araç sağlar.
Sütun Seçme
Pandas kütüphanesi, veri sütunlarını ve satırlarını seçmenize olanak sağlar. Sütun seçme işlemi yapmak için, DataFrame adı verilen bir veri tablosu oluşturmanız gerekir. Bu veri tablosu, farklı sütunlardan oluşan verileri içerir.
Sütunları seçmek için, DataFrame'in sütun adını girerek ilgili sütunu seçmeniz gerekir. Örneğin, "df['sütun adı']" şeklinde veriyi seçebilirsiniz. Birden fazla sütun seçmek için, sütun adlarını bir listede belirtmeniz yeterlidir:
| Kodu | Açıklama |
|---|---|
| df['sütun 1', 'sütun 2'] | Sütun 1 ve Sütun 2'yi seçer |
Ayrıca, iloc[] ve loc[] gibi fonksiyonlar aracılığıyla belirli konumlardaki sütunları seçebilirsiniz. iloc[] fonksiyonu, sütunların konumuna göre seçim yaparken, loc[] fonksiyonu sütun adlarına göre seçim yapar. Örneğin, "df.iloc[:, 1:3]" kodu, tüm satırları ve 1. ve 2. sütunları seçerken, "df.loc[:, ['sütun 1', 'sütun 2']]" kodu, tüm satırları ve "sütun 1" ve "sütun 2" adlı sütunları seçecektir.
Sütunları manipüle etmek için, ilgili sütunların özelliklerini değiştirebilirsiniz. Bu özellikler, sütunların veri tipleri, sıralama düzenleri ve benzersiz değerleridir. Örneğin, "df['sütun adı'].dtype" kodu, belirli bir sütunun veri tipini döndürürken, "df['sütun adı'].unique()" kodu, belirli bir sütundaki benzersiz değerleri döndürecektir.
Satır Seçme
Pandas kütüphanesi, veri satırlarını seçmenize ve manipüle etmenize olanak tanır. Satır seçimini ve manipülasyonunu gerçekleştirmek için, loc[] ve iloc[] fonksiyonlarını kullanabilirsiniz. loc[] fonksiyonu, satır etiketlerine göre seçim yapar. iloc[] fonksiyonu ise Python'da olduğu gibi, satır indeksine göre seçim yapar.
Aşağıdaki örnek, Pandas kütüphanesi ile bir veri kümesindeki belirli satırları seçme işlemini göstermektedir:
| Kategori | Ürün | Fiyat |
|---|---|---|
| Elektronik | Laptop | 5000 TL |
| Giysi | Kazak | 200 TL |
| Ev | Halı | 1000 TL |
Yukarıdaki veri kümesinde, loc[] fonksiyonu kullanarak "Giysi" kategorisindeki ürünlerin fiyatını aşağıdaki örnekte olduğu gibi seçebiliriz:
df.loc[df['Kategori'] == 'Giysi', 'Fiyat']
Aynı şekilde, iloc[] fonksiyonu ile belirli bir satırları seçmek için aşağıdaki örnekte olduğu gibi indeks numarasını kullanabilirsiniz:
df.iloc[1:3]
Satır seçimi ile birlikte, Pandas kütüphanesi de verileri filtrelemek ve sıralamak gibi manipülasyon işlemleri gerçekleştirmenizi sağlar. Bu sayede veri analizi işlemleri daha kolay hale gelir.
Excel Dosyalarından Veri Okuma
Excel dosyaları, işletmelerin ve bireylerin sıklıkla kullandığı veri formatlarından biridir. Pandas kütüphanesi, Excel dosyalarını okumak ve verileri analiz etmek için kullanılabilir. pd.read_excel() fonksiyonu kullanılarak Excel dosyaları okunabilir. Bu fonksiyon, sayfa isimlerini ve sayfa numaralarını belirleyerek belirli sayfalardaki verileri okuyabilir. Ayrıca, sadece belirli sütunları veya satırları da seçebilirsiniz.
Excel dosyalarını okurken, veri setlerindeki sütunlar ve satırlar adlandırılabilir veya yeniden adlandırılabilir. Pandas kütüphanesi, sütun ve satır adlarını değiştirmek için birçok işlevi içerir. Örneğin, df.rename() işlevi kullanılarak sütun ve satırların yeni adları belirlenebilir. Ayrıca, boş hücreleri veya yanlış formatta verileri düzeltmek için de Pandas kütüphanesi kullanılabilir.
Çalışma Sayfası ve Sütun Seçme
Pandas kütüphanesi, Excel dosyalarından belirli sayfaları ve sütunları seçerek manipüle etmenize olanak sağlar. Bu işlem için, öncelikle pd.read_excel() fonksiyonunu kullanarak Excel dosyasını okumanız gerekir.
Ardından, workbook.sheet_names özelliği ile belirli bir çalışma sayfasını seçebilirsiniz. Örneğin, workbook.sheet_names[0] ile ilk sayfa seçilebilir.
Seçtiğiniz sayfanın sütunlarını seçmek için data_frame[“sütun_adı”] yöntemini kullanabilirsiniz. Birden fazla sütun seçmek için data_frame[[“sütun1_adı”, “sütun2_adı”]] şeklinde bir liste oluşturmanız yeterlidir.
Ayrıca, belirli bir sütundaki değerleri seçmek için data_frame.loc[data_frame[“sütun_adı”] == “değer”] yöntemini kullanabilirsiniz. Benzer şekilde, belirli bir sütundaki değerlerin içinde belirli bir kelimeyi veya karakter dizisini aramak için, data_frame[data_frame[“sütun_adı”].str.contains(“kelime”)] yöntemini kullanabilirsiniz.
Bunların yanı sıra, sütunlar arasında hesaplamalar yapmak için data_frame[“sütun1_adı”] + data_frame[“sütun2_adı”] şeklinde bir işlem yapabilirsiniz.
Tüm bu yöntemler sayesinde Pandas kütüphanesi ile Excel dosyalarındaki belirli sütun ve sayfaları kolayca seçebilir ve manipüle edebilirsiniz.
SQL Veritabanlarından Veri Okuma
Pandas kütüphanesi, veritabanlarından veri okumak için SQL sorguları kullanabilir. Veritabanlarına bağlanmak için önce SQL veritabanı modülünü (SQLAlchemy) yüklemek gereklidir. Daha sonra pd.read_sql() fonksiyonu ile veritabanındaki veriler okunabilir.
Örneğin, "employee_data" adlı bir veritabanını kullanarak örnek bir sorgu yapabiliriz:
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///employee_data.db')df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees", engine)Bu örnekte, Pandas kütüphanesi "employee_data.db" adlı veritabanına bağlanıyor ve "SELECT * FROM employees" SQL sorgusunu çalıştırarak "employees" tablosundaki tüm verileri okuyor.
Ayrıca, sorgu ile veritabanından sadece belirli sütunlar seçilebilir. Örneğin:
df = pd.read_sql("SELECT first_name,last_name,salary FROM employees", engine)Bu sorgu ile sadece "first_name", "last_name" ve "salary" sütunları seçilerek okunur.
Veritabanı üzerinde sorgular yaparken, her zaman uygun izinlerin olduğundan emin olunmalıdır. Ayrıca, veritabanı şeması, tablo adları ve sütun isimleri doğru şekilde girilmelidir.
SQL Sorguları
Pandas kütüphanesi, SQL veritabanlarından veri okumak için SQL sorguları kullanabilir. SQL sorguları oluşturarak, veritabanından farklı şekillerde verileri çekebilirsiniz. pd.read_sql() fonksiyonu, SQL sorgularını çalıştırır ve sonuçları bir Pandas veri çerçevesi olarak döndürür. Ayrıca, SQL JOIN ifadeleri kullanarak, iki veya daha fazla tabloyu birleştirebilir ve büyük veri kümelerine erişebilirsiniz.
Pandas, veritabanında bulunan tüm verileri değil, sadece belirli sorguları seçmenizi sağlar. WHERE, GROUP BY, HAVING ve ORDER BY gibi SQL ifadelerini kullanarak sorgular oluşturabilirsiniz. Ayrıca, sorguları değişken olarak tanımlayabilir ve farklı sorguları çalıştırmak için her değişkeni kullanabilirsiniz.
HTML Dosyalarından Veri Okuma
Web sayfaları, HTML (Hypertext Markup Language) biçiminde oluşturulur ve içerdikleri verilerin analizi için Pandas kütüphanesi kullanılabilir. Pandas, HTML dosyalarını pd.read_html() fonksiyonu aracılığıyla okuyabilir.
Bu fonksiyon, web sayfasındaki tabloları Pandas DataFrame'lerine dönüştürür ve böylece bu verileri manipüle etmenizi sağlar. pd.read_html() fonksiyonu, web sayfasındaki tüm tabloları okur ve bunları bir liste olarak döndürür. Bu nedenle, tablo seçme işlemi yapmadan önce ilgili tablonun sıra numarasını veya başlığını belirlemeniz gerekir.
Aşağıdaki örnek, Wikipedia'daki 2021 USA Yaz Olimpiyatları madde sayfasından bir tabloyu okur ve bu tabloyu işler:
| Kod | Anahtar Kelimeler |
| import pandas as pd url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/2021_United_States_olympic_team' tables = pd.read_html(url) summer_olympics = tables[2] print(summer_olympics) | Import komutu ile Pandas kütüphanesi çağrılır ve URL tanımlanır. read_html() fonksiyonu kullanılarak web sayfasındaki tüm tablolar okunur ve tables değişkenine atılır. Listeden ilgili tablo seçilir ve "summer_olympics" adında bir DataFrame'e aktarılır. Son olarak, summer_olympics DataFrame'i yazdırılır. |
Bu örnek, web sayfasındaki 3. tablonun (indexes 2) 2021 Yaz Olimpiyatları için Amerikan takımının listesi olduğunu varsayar.
Pandas, HTML dosyalarını okuma işlemi sırasında bazı zorluklarla karşılaşabilir. Örneğin, sayfa üzerindeki tablo başlıkları veya alt satırları, bir tablo olarak okunabilir veya çoklu katmanlara sahip tablolar okunabilir. Bunlar, pd.read_html() fonksiyonundaki parametreler aracılığıyla çeşitli ayarlamalar yaparak çözülebilir.
Tablo Seçme
Pandas kütüphanesi, HTML dosyalarındaki tabloları kolaylıkla seçmenize ve manipüle etmenize olanak sağlar. HTML dosyaları, web sayfalarının tasarımını ve içeriğini tanımlamak için kullanılan bir standarttır. Pandas kütüphanesi ile HTML dosyalarındaki tabloları seçmek için pd.read_html() fonksiyonu kullanılabilir.
Bu fonksiyon, tüm tabloları bir listeye dönüştürür ve her bir tablo bir Pandas DataFrame objesi olarak depolanır. Ardından, tabloları manipüle etmek için Pandas DataFrame metotları kullanılabilir. Örneğin, bir sütunu seçmek için DataFrame['sütun adı'] kullanabilirsiniz.
Tabloyu seçerken, pd.read_html() fonksiyonu ile birlikte çeşitli parametreler de kullanılabilir. Örneğin, 'header' parametresi kullanılarak tablo başlığı belirtilerek ilgili tablo seçilebilir. Aynı şekilde, 'skiprows' parametresi kullanılarak tablonun başında bulunan satırlar atlanabilir. Bu parametreler, verinin doğru şekilde seçilmesi için son derece faydalıdır.
Veri Temizleme
Pandas kütüphanesi, veri temizleme işlemlerinin yapılmasını kolaylaştıran bir dizi araç sağlar. Bu araçlar, veri kümesindeki boş veya eksik değerleri silip doldurma, veri tipi dönüştürme ve veri kümesindeki tutarsız bilgileri bulup düzeltme işlemlerini kolaylaştırır.
Boş veya eksik değerleri silme işlemi, veri kümesindeki boş veya eksik değerlerin silinerek veri analizlerindeki aksaklıkların önlenmesini sağlar. Bu işlem, veri kümesindeki herhangi bir sütundan boş değeri olan satırları silmek veya belirli bir sütunda boş değere sahip olan satırları silmek için yapılabilir. Pandas kütüphanesi, boş değerleri silebilir veya doldurabilir.
Veri tipi dönüştürme, veri kümesindeki bilgilerin doğru formatta olmasını sağlar. Pandas kütüphanesi, veri kümesindeki belirli bir sütunu belirli bir veri tipine dönüştürmek için kullanılabilir. Örneğin, bir sayı sütunu, bir tarih sütunu veya bir metin sütunu gibi.
Tutarsız bilgileri bulup düzeltme işlemi, veri kümesindeki belirli bir sütunda tutarsız bilgilerin bulunmasını ve bunların doğru bilgilerle değiştirilmesini sağlar. Bu işlem, veri kümesinde bir sütunun tüm bölümlerine uygulanabilir. Pandas kütüphanesi, veri kümesinde tutarsız bilgileri bulup değiştirmek için kullanılabilir.
Veri temizleme işlemleri, veri manipülasyonu ve analizi için önemli bir adımdır. Pandas kütüphanesi, bu işlemleri kolaylaştıran araçların yanı sıra, veri kümesinin doğru ve tutarlı olmasını sağlayarak daha doğru sonuçlar verir.
Boş Değerleri Silme
Veri analizi sırasında, veri kümesinde boş veya eksik değerlerle karşılaşmak mümkündür. Bu tür değerler, analizlerin sonuçlarını etkileyebilir ya da sonuçları yanıltabilir. Pandas kütüphanesi, bu tür boş veya eksik değerleri kaldırmak veya yerine yeni değerler atamak için bir dizi araç sağlar.
Öncelikle, boş veya eksik değerleri tespit etmek için, isnull() veya isna() fonksiyonları kullanılabilir. Bu fonksiyonlar, veri kümesindeki her değerin boş veya eksik olup olmadığını kontrol eder ve sonuçları boolean bir dizi olarak döndürür.
null_degerler = veri_kumesi.isnull()print(null_degerler)
Boş veya eksik değerlerin bulunduğu satırlar veya sütunlar, dropna() fonksiyonu kullanılarak kaldırılabilir. Bu fonksiyon, tüm satır veya sütunlardaki boş veya eksik değerleri kaldırır ve veri kümesindeki geri kalan verileri döndürür.
tam_veri_kumesi = veri_kumesi.dropna()print(tam_veri_kumesi)
Boş veya eksik değerlerin yerine başka bir değer atamak istiyorsanız, fillna() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, veri kümesindeki boş veya eksik değerlerin yerine, istenilen bir değer veya ortalama (mean) ya da medyan (median) gibi diğer istatistiksel değerler atanabilir.
veri_kumesi['sütun_adı'] = veri_kumesi['sütun_adı'].fillna(ortalama_deger)Boş veya eksik değerler, veri manipülasyonu yaparken karşınıza çıkabilecek sorunlardan biridir. Pandas kütüphanesi, bu tür değerleri silebilir veya veri kümesinde başka bir değerle değiştirerek analizlerinizi daha doğru hale getirebilir.
Veri Dönüştürme
Pandas kütüphanesi, veri dönüştürme işlemleri yapmak için kullanılabilecek çeşitli araçlar sunar. Bu işlemler, veri analizinde oldukça önemlidir. Verilerinizi doğru formata dönüştürmek, verilerinizi daha anlaşılır hale getirir ve analiz işlemlerinizi daha kolay hale getirir.
Veri dönüştürme işlemlerinde, Pandas kütüphanesi veri tipleri arasında dönüşümler yapmanızı sağlar. Örneğin, bir sütunda değerlerin tarih tipinde olduğunu varsayalım. Ancak, bu veriler sadece metin olarak kaydedilmiş olabilir. Bu durumda, Pandas kütüphanesi sütundaki tarih değerlerini yorumlayabilir ve tarih formatına dönüştürebilir. Ayrıca, veri tipleri arasında dönüşümler yaparak, verilerinizi daha kolay karşılaştırabilirsiniz.
Veri dönüştürme işlemleri, veri setinizin özelliklerine ve analiz amaçlarına göre değişebilir. Ancak, Pandas kütüphanesi, veri dönüştürme işlemlerinizde size esnek çözümler sunar. Özellikle, büyük ve karmaşık veri setlerinde veri dönüştürme işlemleri yapmak oldukça zor olabilir. Ancak, Pandas kütüphanesi ile bu işlemler oldukça kolaylaştırılır.
Aşağıda, veri dönüştürme işlemleri için bazı örnekler listelenmiştir:
| Veri Dönüştürme İşlemi | Açıklama |
|---|---|
| astype() | Veri tiplerini dönüştürmek için kullanılır. |
| replace() | Belirli değerleri başka değerlerle değiştirmek için kullanılır. |
| fillna() | Boş değerleri belirli bir değerle veya ortalama değerle doldurmak için kullanılır. |
Veri dönüştürme işlemleri, veri analizinde oldukça önemlidir. Pandas kütüphanesi, veri dönüştürme işlemleri yapmak için kullanabileceğiniz çeşitli araçlar sunar. Bu araçlar, verilerinizi daha anlaşılır hale getirir ve analiz işlemlerinizi daha kolay hale getirir. Bu yüzden, veri dönüştürme işlemlerine dikkat etmek önemlidir.
Veri Manipülasyonu
Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu için oldukça güçlü ve kullanışlı bir araçtır. Veri manipülasyonu, verilerin doğru bir şekilde analiz edilebilmesi için önemlidir. Pandas, bu işlemi kolaylaştırmak için bir dizi araç sağlamaktadır.
Bir veri seti içindeki sütunlar arasında hesaplamalar yapmak, verileri farklı kriterlere göre gruplamak veya birleştirmek gibi manipülasyon işlemleri yapmak istediğinizde Pandas kütüphanesi size yardımcı olacaktır.
Pandas kütüphanesi, veri sütunları arasında hesaplamalar yapmanızı sağlar. Örneğin, bir veri setinizde fiyat ve miktar sütunları bulunuyor ve bu sütunlar arasında çarpma işlemi yaparak toplam değeri elde etmek istiyorsunuz. Bu işlemi Pandas kütüphanesi yardımıyla oldukça kolay bir şekilde yapabilirsiniz.
Pandas kütüphanesi, veri kümesini farklı kriterlere göre gruplayabilir ve her grup için toplamalar yapabilir. Örneğin, satıcılar ve ürünlerin listelendiği bir veri setiniz var ve buna göre toplam satışları gruplandırmak istiyorsunuz. Pandas kütüphanesi, bu işlemi kolayca yapabilmenize olanak sağlar.
Farklı veri kümesini birleştirmek istediğinizde, Pandas kütüphanesi size büyük bir kolaylık sağlar. Örneğin, bir veri setinizde müşteri bilgileri ve bir diğer veri setinde sipariş bilgileri var ve bu iki veri setini birleştirmek istiyorsunuz. Pandas ile bu işlem oldukça basittir.
Sütunlar Arası Hesaplamalar
Pandas kütüphanesi, veri sütunları arasında hesaplamalar yapmak için bir dizi fonksiyon sağlar. Bu fonksiyonlar, veri analizinde yaygın olarak kullanılan toplama, çarpma, bölme ve çıkarma gibi işlemleri kolaylaştırır. Pandas kütüphanesi, sütunlar arasında hesaplamalar yaparken, veri türleri de dikkate alınır. Örneğin, int veya float veri türlerine sahip sütunlar arasında hesaplama yapılırken, veri kaybı olmadan doğru sonuçlar elde edilir.
Bir sütundaki verileri diğer bir sütundaki verilerle karşılaştırmak için, Pandas kütüphanesi, sütunlar arasında karşılaştırma operatörlerini kullanabilir. Bu işlem, veri analizinde oldukça yaygın bir işlemdir. Örneğin, bir maaş sütunu ile bir departman sütunu arasında karşılaştırma yaparak, her departmana göre ortalama maaşları hesaplamak mümkündür.
Pandas kütüphanesi, veri sütunları arasında farklı işlemler yapmanıza olanak tanıyan bir dizi hesaplama fonksiyonunu da içerir. Bu fonksiyonlar sayesinde bir sütunun ortalama, standart sapma, min ve max değerleri gibi istatistiksel özellikleri kolayca hesaplanabilir.
| Fonksiyon Adı | Açıklama |
|---|---|
| mean() | Sütunun ortalamasını hesaplar. |
| median() | Sütunun ortanca değerini hesaplar. |
| sum() | Sütundaki tüm değerlerin toplamını hesaplar. |
| std() | Sütunun standart sapmasını hesaplar. |
| min() | Sütundaki en küçük değeri hesaplar. |
| max() | Sütundaki en büyük değeri hesaplar. |
Sütunlar arası hesaplamalar, veri analizinde oldukça yaygın bir işlemdir ve Pandas kütüphanesi bu işlemi yapmak için birçok araç sağlar. Bu fonksiyonlar sayesinde, veri kümesindeki farklı sütunlar arasındaki ilişkileri kolayca analiz edebilir ve yüksek kaliteli sonuçlar elde edebilirsiniz.
Gruplama ve Toplama
Pandas kütüphanesi, veri kümesini belirli kriterlere göre gruplayarak her bir gruptaki değerlerin toplamını veya ortalamasını hesaplayabilir. Bu işlem için groupby() fonksiyonu kullanılır. Örneğin, bir satış veri kümesindeki satışları ürüne, bölgeye ve tarihe göre gruplamak isterseniz şu şekilde bir kod yazabilirsiniz:
| Ürün | Bölge | Tarih | Satış |
|---|---|---|---|
| Ürün A | Bölge 1 | 2021-01-01 | 1000 |
| Ürün A | Bölge 2 | 2021-01-01 | 800 |
| Ürün B | Bölge 1 | 2021-01-01 | 1200 |
| Ürün B | Bölge 2 | 2021-01-01 | 500 |
Bu veri kümesini ürüne göre grupladığınızda, her bir ürün için ayrı bir grup oluşturulur. Bu grupların içindeki satış değerleri toplanarak toplam satış miktarı elde edilir. Aynı işlemi bölge ve tarih için de yapabilirsiniz.
İsterseniz gruplama işleminden sonra yapacağınız toplama işleminin sayısı da değişebilir. Örneğin, yukarıdaki örnekte her bir grupta sadece satış toplamı hesaplandı. Ancak, gruplar için farklı hesaplamalar yapabilirsiniz. Bu hesaplamaları yaparken agg() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.
- Satış değerlerinin toplamı için: agg({'Satış': 'sum'})
- Satış değerlerinin ortalaması için: agg({'Satış': 'mean'})
- Satış değerleri için farklı hesaplamalar yapmak için: agg({'Satış': ['sum', 'mean', 'std', 'count']})
Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu için sunduğu bu araçlar sayesinde veri analizlerinde kullanılan gruplama ve toplama işlemlerini daha etkili ve hızlı bir şekilde yapmanızı sağlar.
Veri Birleştirme
Pandas kütüphanesi, farklı veri kümelerini birleştirmek için bir dizi fonksiyon sağlar. Bu fonksiyonlar, farklı veri kümesindeki aynı sütunları ararken, verileri satır bazında birleştirirler.
pd.concat() fonksiyonu, farklı veri kümelerini birleştirmek için kullanılabilir. Bu fonksiyon, yatay veya dikey eksenler boyunca birleştirme yapabilir. Yatay birleştirme işlemi, iki veya daha fazla veri kümesini yan yana birleştirirken, dikey birleştirme işlemi veri kümelerini alt alta birleştirir.
Birleştirme işlemi sırasında join parametresi bir öneme sahiptir. Join parametresi, nasıl birleştirme işlemi yapacağını belirler. Varsayılan olarak, join parametresi 'outer' olarak ayarlanır ve bu, iki veri kümesindeki her sütunu sağlar. 'Inner' ve 'left' join parametreleri, yalnızca ortak sütunları sağlarken, 'right' join parametresi, sadece ilk veri kümesinin tüm sütunlarını sağlar.
Benzer şekilde, merge() fonksiyonu da farklı veri kümelerini birleştirir, ancak bu fonksiyon, veri kümelerindeki tek bir sütuna göre birleştirme yapmayı sağlar. Örneğin, iki veri kümesini ID sütunu aracılığıyla birleştirebilirsiniz. Merge fonksiyonu, yatay birleştirme işlemi için daha uygun olsa da, dikey birleştirme işlemi içinde kullanılabilir.
Sonuç
Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve analizi için oldukça güçlü bir araçtır. Bu kütüphane, zengin fonksiyonları ve kullanımı kolay bir arayüzü ile verileri hızlı bir şekilde işlemenize olanak sağlar. Pandas kütüphanesi aracılığıyla veri okuma, temizleme ve manipülasyon teknikleri ele alınmıştır. Bu teknikler ile basitçe veri dosyalarınızı okuyabilir, eksik veya boş verileri silerek temizleyebilir, veri tiplerini dönüştürebilir ve verileri istediğiniz şekilde işleyebilirsiniz.
Pandas kütüphanesi, farklı veri biçimleri için destek sağlamasıyla da oldukça işlevseldir. Kütüphane, CSV, Excel, SQL ve HTML dosyaları gibi farklı veri biçimlerinden veri okuma yöntemleri sunar. Sütun ve satır seçimi, gruplama ve toplama, veri birleştirme ve sütunlar arası hesaplamalar gibi birçok işlemi kolaylaştıran Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve analizi için en ideal araçlardan biridir.
Pandas kütüphanesi sayesinde verilerinizi kolayca işleyebilir, analiz edebilir ve sonuçları elde edebilirsiniz. Veri analizi ve manipülasyon işlemlerinde Pandas kütüphanesi şüphesiz en güçlü araçlardan biridir ve herhangi bir veri bilimcisi için olmazsa olmaz bir kütüphanedir.