Pandas ve Numpy ile Veri Manipülasyonu Ve Temizleme İşlemleri

Adı : Pandas ve Numpy ile Veri Manipülasyonu Ve Temizleme İşlemleri

Pandas ve Numpy, Python'daki oldukça popüler veri bilimi kütüphaneleridir. Pandas, veri manipülasyonu ve temizleme işlemleri için kullanılan bir kütüphanedir. Numpy ise, çok boyutlu diziler ve matematiksel işlemler için kullanılır. Bu yazıda, Pandas ve Numpy ile veri manipülasyonu ve temizleme işlemleri hakkında ayrıntılı bilgi vereceğim.
Veri Manipülasyonu
Veri manipülasyonu, veri setlerinin istenilen şekilde değiştirilerek kullanışlı hale getirilmesi işlemidir. Pandas, veri manipülasyonu için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir.
Veri Okuma
Pandas, farklı dosya türleri olan veri setlerini okumak için kullanılır. Örneğin, bir CSV dosyasını okumak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
```
Bu, 'data.csv' dosyasını okur ve 'data' adlı bir DataFrame nesnesi oluşturur.
Veri Gösterimi
Pandas ile veri gösterimi oldukça kolaydır. Örnek olarak, veri setimizdeki ilk 10 satırı göstermek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
print(data.head(10))
```
Bu kod, ilk 10 satırı ekranda gösterir.
Veri Seçim
Pandas, veri setlerinde belirli bir sütunu veya satırı seçmek için kullanılabilir. Örneğin, 'Name' sütununu seçmek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
names = data['Name']
print(names)
```
Bu kod, 'Name' sütununu seçer ve ekrana yazdırır.
Sütun Ekleme
Pandas, veri setlerinde yeni bir sütun eklemek için kullanılabilir. Örneğin, 'Total' adlı yeni bir sütun eklemek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
data['Total'] = data['Maths'] + data['Science'] + data['English']
print(data.head(10))
```
Bu kod, 'Maths', 'Science' ve 'English' sütunlarındaki değerleri toplayarak 'Total' adlı yeni bir sütun ekler ve ilk 10 satırı ekranda gösterir.
Sıralama
Veri setlerini sıralamak için Pandas kullanılabilir. Örneğin, 'Total' sütununa göre verileri sıralamak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
sorted_data = data.sort_values('Total', ascending=False)
print(sorted_data.head(10))
```
Bu kod, 'Total' sütununa göre verileri büyükten küçüğe doğru sıralar ve ilk 10 satırı ekranda gösterir.
Veri Temizleme
Veri temizleme, veri setlerindeki gereksiz veya eksik verileri kaldırmak veya değiştirmek işlemidir. Pandas, veri temizleme için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir.
Eksik Veriler
Veri setlerinde eksik veri olması oldukça yaygın bir durumdur. Pandas ile eksik verileri kaldırmak veya değiştirmek oldukça kolaydır. Örneğin, 'Age' sütunundaki eksik verileri kaldırmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
data.dropna(subset=['Age'], inplace=True)
print(data.head(10))
```
Bu kod, 'Age' sütunundaki eksik verileri kaldırır ve ilk 10 satırı ekranda gösterir.
Ayrık Veriler
Veri setlerinde ayrık veriler olması da oldukça yaygın bir durumdur. Pandas ile ayrık verileri kaldırmak veya değiştirmek oldukça kolaydır. Örneğin, 'Gender' sütunundaki 'Male' ve 'Female' değerleri dışındaki verileri kaldırmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:
```python
data = data[data['Gender'].isin(['Male', 'Female'])]
print(data.head(10))
```
Bu kod, 'Gender' sütunundaki 'Male' ve 'Female' değerleri dışındaki verileri kaldırır ve ilk 10 satırı ekranda gösterir.
Sık Sorulan Sorular
1. Veri setimizde eksik veriler varsa ne yapmalıyız?
Eksik verileri kaldırmak veya değiştirmek için Pandas kullanabilirsiniz. Veri setinizdeki eksik verileri kaldırmak için 'dropna' işlevini kullanabilirsiniz ve eksik verileri değiştirmek için 'fillna' işlevini kullanabilirsiniz.
2. Veri setimizde ayrık veriler varsa ne yapmalıyız?
Ayrık verileri kaldırmak veya değiştirmek için Pandas kullanabilirsiniz. Veri setinizdeki ayrık verileri kaldırmak için 'isin' işlevini kullanabilirsiniz ve ayrık verileri değiştirmek için 'replace' işlevini kullanabilirsiniz.
3. Veri setimizi sıralamak için ne yapmalıyız?
Veri setinizi sıralamak için Pandas'ın 'sort_values' işlevini kullanabilirsiniz. Bu işlev, belirli bir sütuna göre verileri sıralamanıza olanak tanır.
4. Pandas ve Numpy arasındaki fark nedir?
Pandas, veri manipülasyonu ve temizleme işlemleri için kullanılırken, Numpy, çok boyutlu diziler ve matematiksel işlemler için kullanılır. Pandas, Numpy'ı da kullandığından, bu iki kütüphane birbirleriyle sıkı bir şekilde entegre olmuştur.
5. Pandas ve Numpy neden Python'daki popüler veri bilimi kütüphaneleridir?
Pandas ve Numpy, Python'daki veri bilimi için oldukça kullanışlı kütüphanelerdir. Bu kütüphaneler, veri manipülasyonu, temizleme ve analiz işlemleri için gereken işlevleri sunar. Ayrıca, bu kütüphaneler, Python'da makine öğrenimi ve yapay zeka gibi veri bilimi alanlarında da kullanılır.