Pandas ve Numpy Kullanarak Veri Setsi İşleme

Adı : Pandas ve Numpy Kullanarak Veri Setsi İşleme

Pandas ve NumPy, Python programlama dilinde veri analizi ve işleme için sıklıkla kullanılan iki önemli kütüphanedir. Pandas, verileri manipüle etmek, analiz etmek ve sorgulamak için kullanılan bir veri analizi kütüphanesidir. NumPy ise bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir kütüphanedir ve çok boyutlu diziler ve matrisler üzerinde hızlı işlemler yapmamızı sağlar.

Pandas ve NumPy'nin birbirleriyle uyumlu çalışması, Python programcılarına güçlü bir analitik araç seti sunar. Bu yazıda, Pandas ve NumPy kullanarak veri setlerini nasıl işleyebileceğimizi ve farklı örnek veri setleri üzerinde nasıl çalışabileceğimizi inceleyeceğiz.

Pandas kullanarak veri setlerini işlemek için ilk adım, veri setini bir DataFrame nesnesine yüklemektir. DataFrame, farklı veri türlerini içeren iki boyutlu bir veri yapısıdır. Örneğin, bir CSV dosyası olarak depolanan bir veri setini yüklemek için \"read_csv\" fonksiyonunu kullanabiliriz. Örneğin:

```
import pandas as pd

veri = pd.read_csv(\"veri.csv\")
```

Bu kodda \"veri.csv\" adlı dosyadan veri setini okuyarak \"veri\" adlı bir DataFrame nesnesi oluşturuyoruz.

Pandas, veri setlerini sorgulamak ve filtrelemek için bir dizi işlev sunar. Örneğin, veri setindeki belirli bir sütunu seçmek için \"loc\" veya \"iloc\" işlevlerini kullanabiliriz. Örneğin:

```
belirli_sutun = veri.loc[:, \"Sutun_Adı\"]

belirli_satir = veri.iloc[0:10, :]
```

Bu kodda \"Sutun_Adı\" adlı bir sütunu seçmek için \"loc\" fonksiyonunu kullanıyoruz. Ayrıca, belirli bir aralıktaki satırları seçmek için \"iloc\" fonksiyonunu kullanıyoruz.

NumPy, Pandas ile birlikte kullanıldığında, veri setlerini daha etkili bir şekilde işleyebilmemizi sağlar. Örneğin, veri setindeki tüm değerleri bir liste veya dizgeye dönüştürmek için \"values\" özelliğini kullanabiliriz. Örneğin:

```
veri_liste = veri.values.tolist()

veri_dizge = veri.values.astype(str)
```

Bu kodda veri setindeki tüm değerleri bir liste veya dizgeye dönüştürüyoruz. Böylece, bu değerleri NumPy ile yapacağımız analizler için kullanabiliriz.

Pandas ve NumPy'nin birlikte kullanılmasıyla, veri setleri üzerinde bir dizi işlemi gerçekleştirebiliriz. Örneğin, veri setindeki eksik değerleri bulmak ve doldurmak için Pandas'ın \"fillna\" işlevini ve NumPy'nin \"mean\" işlevini kullanabiliriz. Örneğin:

```
veri_eksi̇k = veri.isnull().sum()

ortalama = veri[\"Sutun_Adı\"].mean()

veri_doldurulmus = veri[\"Sutun_Adı\"].fillna(ortalama)
```

Bu kodda, \"isnull\" işleviyle veri setindeki eksik değerleri buluyoruz. \"mean\" işleviyle belirli bir sütunun ortalamasını hesaplıyoruz. Son olarak, \"fillna\" işleviyle belirli bir sütundaki eksik değerleri ortalama değerle dolduruyoruz.

Sık Sorulan Sorular:

1. Pandas ve NumPy arasındaki fark nedir?
Pandas, veri setlerini işlemek ve analiz etmek için kullanılan bir veri analizi kütüphanesidir. NumPy ise bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir kütüphanedir. NumPy, çok boyutlu diziler ve matrisler üzerinde hızlı işlemler yapmamızı sağlar.

2. Pandas ve NumPy'ı neden birlikte kullanmalıyız?
Pandas ve NumPy, birlikte kullanıldıklarında, veri setlerini etkili bir şekilde işleyebiliriz. Pandas, verileri manipüle etmek ve analiz etmek için kullanılırken, NumPy bilimsel hesaplamalar için kullanılır. Bu kombinasyon, veri analitiği için güçlü bir araç seti sunar.

3. Hangi veri formatlarını Pandas ile işleyebiliriz?
Pandas, birçok farklı veri formatını işleyebilir. CSV, Excel, JSON, SQL, HTML ve daha birçok format Pandas ile işlenebilir.

4. NumPy'nin vektörleştirme ne demektir? Neden önemlidir?
NumPy'nin vektörleştirme özelliği, işlemleri looptan bağımsız olarak hızlı bir şekilde gerçekleştirmemizi sağlar. Bu, büyük veri kütlelerinde daha hızlı ve güvenilir sonuçlar elde etmemizi sağlar. Vektörleştirme, Python'ın geleneksel yavaş döngü yapılarının aksine, veri analizi ve işlemleri için daha verimli bir çözüm sunar."