NumPy ve Pandas İle Veri Dönüştürme İşlemleri

Adı : NumPy ve Pandas İle Veri Dönüştürme İşlemleri

NumPy ve Pandas, Python programlama dilinde çok sık kullanılan ve veri işleme işlevlerini gerçekleştirmek için kullanılan kütüphanelerdir. Bu iki kütüphane, veri dönüştürme işlemlerini gerçekleştirirken büyük ölçüde kullanılır. Bu yazıda, NumPy ve Pandas kullanarak veri dönüştürme işlemleri hakkında detaylı bilgi vereceğim ve çeşitli örnekler sunacağım.

NumPy, Python dilinde sayısal hesaplamalar yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, çok boyutlu diziler ve matematiksel işlemler üzerinde yüksek performanslı bir çözüm sunar. Veri dönüştürme işlemlerinde, NumPy çok sayıda işlev sunar. Örneğin, diziler arasında veri tipi dönüşümleri, boyut değişiklikleri, dilimleme, yeniden şekillendirme ve taşıma gibi işlevleri gerçekleştirebiliriz.

Pandas ise, Python dilinde veri analizi ve manipülasyonu yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Pandas, veri setlerini taşımak, temizlemek, dönüştürmek ve analiz etmek için birçok kullanışlı fonksiyon sunar. Pandas ile veri dönüştürme işlemleri çoğunlukla DataFrame yapısında gerçekleştirilir.

Veri dönüştürme işlemlerinin birçok nedeni vardır. Bazı durumlarda, veri setindeki eksik veya yanlış bilgileri temizlemek için bir dönüşüm yapmamız gerekebilir. Diğer durumlarda, veri setimizi daha anlamlı bir formata dönüştürmek için dönüşüm işlemleri yaparız. Örneğin, bir sınıfın notlarından oluşan bir veri setini alıp, sınıfın genel bir sınıf ortalaması gibi bir özet istatistik üretebiliriz.

Şimdi, NumPy ve Pandas kullanarak gerçek hayattan bazı örnekler üzerine odaklanacağım:

Örnek 1: Veri Tipi Dönüşümleri
Bir veri setinde sayısal değerleri temsil eden bir sütunun veri tiplerini dönüştürmek gerekebilir. Örneğin, bir tarih sütununu bir dize olarak saklayan bir veri setinde, tarihleri datetime nesnelerine dönüştürebiliriz.

``` python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'tarih': ['2021-01-01', '2022-02-01', '2023-03-01']})

df['tarih'] = pd.to_datetime(df['tarih'])

print(df.dtypes)

# Çıktı
# tarih datetime64[ns]
```

Örnek 2: Dilimleme İşlemleri
Bir veri setindeki belirli bir aralıktaki verileri seçmek için dilimleme işlemleri kullanılır. Örneğin, bir veri setindeki sadece belirli bir zaman aralığında bulunan verileri seçmek istediğimizde, Pandas'ın `.loc` veya `.iloc` fonksiyonlarını kullanabiliriz.

``` python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'tarih': pd.date_range(start='2021-01-01', periods=365),
'değer': range(365)})

df_sonuc = df.loc[(df['tarih'] >= '2021-02-01') & (df['tarih'] <= '2021-03-01')]

print(df_sonuc)

# Çıktı
# tarih değer
# 31 2021-02-01 31
# 32 2021-02-02 32
# 33 2021-02-03 33
# ...
# 59 2021-02-28 59
```

Örnek 3: Yeniden Şekillendirme İşlemleri
Bir veri setinin boyutunu değiştirmek için yeniden şekillendirme işlemleri kullanılır. Örneğin, bir veri setindeki sütunları satırlara dönüştürmek veya tam tersini yapmak istediğimizde yeniden şekillendirme işlemlerini kullanabiliriz.

``` python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'y', 'z'],
'B': [1, 2, 3],
'C': [4, 5, 6]})

# Sütunları satırlara dönüştürme
df_donusum1 = df.melt(id_vars='A', value_vars=['B', 'C'], var_name='Sütun', value_name='Değer')

print(df_donusum1)

# Çıktı
# A Sütun Değer
# 0 x B 1
# 1 y B 2
# 2 z B 3
# 3 x C 4
# 4 y C 5
# 5 z C 6

# Satırları sütunlara dönüştürme
df_donusum2 = df_donusum1.pivot(index='A', columns='Sütun', values='Değer')

print(df_donusum2)

# Çıktı
# Sütun B C
# A
# x 1 4
# y 2 5
# z 3 6
```

Sık sorulan sorular:
1. NumPy ve Pandas arasındaki temel farklar nelerdir?
NumPy, sayısal hesaplamalar yapmak için kullanılırken, Pandas veri analizi ve manipülasyonu için kullanılır. NumPy, çok boyutlu dizilerle çalışırken, Pandas, tablo benzeri veri yapıları olan DataFrame'lerle çalışır.

2. Pandas DataFrame'i nasıl oluşturabilirim?
Pandas DataFrame'i oluşturmak için bir dizi yöntem vardır. Örneğin, CSV veya Excel dosyalarını okuyabilir veya bir Python sözlüğünden veya NumPy dizisinden DataFrame oluşturabilirsiniz.

3. Veri setindeki eksik değerleri nasıl ele alırız?
Pandas, eksik değerleri ele almak için çeşitli işlevlere sahiptir. `.dropna()` fonksiyonunu kullanarak eksik değerlere sahip satırları veya sütunları kaldırabilir veya `.fillna()` fonksiyonunu kullanarak eksik değerleri başka bir değerle doldurabilirsiniz.

4. Veri setindeki tekrarlayan değerleri nasıl ele alırız?
Pandas'ın `.drop_duplicates()` fonksiyonunu kullanarak tekrarlayan satırları kaldırabiliriz.`.duplicated()` fonksiyonunu kullanarak da tekrarlayan satırları bulabiliriz.

Bu yazıda, NumPy ve Pandas kullanarak veri dönüştürme işlemleri hakkında detaylı bir açıklama yaptım ve çeşitli örnekler sundum. NumPy ve Pandas, veri dönüşümü işlemlerini gerçekleştirmek için güçlü bir çalışma ortamı sunar ve Python programcıları için önemli araçlardır. İyi bir veri analizi ve manipülasyonu için bu iki kütüphaneyi öğrenmek önemlidir."