Veri Madenciliğinde Pandas Kullanımı: Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Adı : Veri Madenciliğinde Pandas Kullanımı: Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veri madenciliği, veri setlerini analiz etmek ve anlamak için kullanılan bir süreçtir. Veri analizi, verileri manipüle etmek, keşfetmek ve anlamlandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu işlemlerle, veriler arasındaki farklılıklar ve ilgi çekici ilişkiler belirlenebilir. Pandas kütüphanesi, veri analizi için yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesidir. Bu yazıda, Pandas kullanarak veri analizi yapma sürecini detaylı bir şekilde ele alacağız.

Pandas Kurulumu

Pandas, Python dilinde kullanılabilen bir kütüphanedir. Eğer bu kütüphane Python ortamınızda yüklü değilse, öncelikle Pandas'ı yüklemelisiniz. Pandas'ın yüklü olup olmadığını kontrol etmek için, Python kabuğuna aşağıdaki kodu yazabilirsiniz.

```
import pandas as pd
```

Eğer bu kod hata verirse, Pandas'ın yüklü olmadığı anlamına gelir ve öncelikle şu komutu çalıştırarak Pandas'ı yüklemelisiniz.

```
pip install pandas
```

Veri Seti Oluşturma

Pandas kütüphanesinin kullanımı, temel olarak iki adet yapı üzerine kuruludur: Seriler ve DataFrame. Seri, tek boyutlu bir veri yapısıdır ve tek bir sütuna sahip verileri temsil eder. DataFrame, Serilerden oluşan iki boyutlu bir yapısı temsil eder ve her sütun bir Seridir.

Öncelikle, DataFrame oluşturup içine veriler yerleştirerek başlayabiliriz.Örneğin aşağıdaki kodu kullanarak bir veri seti oluşturabiliriz:

```
import pandas as pd
data = {'Isim': ['Ali', 'Veli', 'Zeynep', 'Ayşe'],
'Yaş': [23, 44, 31, 29],
'Cinsiyet': ['Erkek', 'Erkek', 'Kadın', 'Kadın']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
Bu kod, bir veri seti oluşturur ve bu veri setinde her satır bir kişiyi temsil eder. Her kişi için isim, yaş ve cinsiyeti kaydedilir.

```
Isim Yaş Cinsiyet
0 Ali 23 Erkek
1 Veli 44 Erkek
2 Zeynep 31 Kadın
3 Ayşe 29 Kadın
```

Veri Seti Okuma

Veri setleri, Pandas ile çok kolay bir şekilde okunabilir. Örneğin, bir .csv dosyasında saklanan verileri okumak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz.

```
import pandas as pd
veriler = pd.read_csv('ornek_veri.csv')
print(veriler)
```

Bu kod, \"ornek_veri.csv\" isimli dosyadaki verileri okur ve bunları bir DataFrame'e atar.

```
Isim Sınav1 Sınav2 Sınav3
0 Ali 68 75 87
1 Veli 89 78 84
2 Zeynep 83 85 68
3 Ayşe 76 89 91
```

Veri Setindeki Sütunları Seçme

Gereksiz sütunları veri setinden çıkartarak DataFrame'i daha okunaklı hale getirebilirsiniz. Örneğin, yukarıdaki veri setinde sadece Sınav1 ve Sınav2 sütunlarını seçmek için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz.

```
import pandas as pd
veriler = pd.read_csv('ornek_veri.csv')
yeni_veri = veriler[['Isim', 'Sınav1', 'Sınav2']]
print(yeni_veri)
```

Bu kod, veri setinden \"Isim\", \"Sınav1\" ve \"Sınav2\" sütunlarını seçer ve bu yeni DataFrame'ı \"yeni_veri\" adlı bir değişkene atar.

```
Isim Sınav1 Sınav2
0 Ali 68 75
1 Veli 89 78
2 Zeynep 83 85
3 Ayşe 76 89
```

Veri Setindeki Satırları Seçme

Sadece belirli satırları seçerek de veriyi filtreleyebilirsiniz. Örneğin, sadece \"Sınav1\" notu 70'in üzerinde olan öğrencileri seçmek için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz.

```
import pandas as pd
veriler = pd.read_csv('ornek_veri.csv')
sinav1_ustu_ogrenciler = veriler[veriler['Sınav1'] > 70]
print(sinav1_ustu_ogrenciler)
```

Bu kod, \"Sınav1\" notu 70'in üzerinde olan tüm öğrencileri seçer.

```
Isim Sınav1 Sınav2 Sınav3
1 Veli 89 78 84
2 Zeynep 83 85 68
3 Ayşe 76 89 91
```

İstatistiksel Analiz

Veri madenciliğinde, verileri analiz etmek için İstatistiksel Analiz çok önemlidir. Pandas bir çok istatistiksel analiz aracı sağlar. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak bir DataFrame'in istatistiksel özetine bakabilirsiniz:

```
import pandas as pd
veriler = pd.read_csv('ornek_veri.csv')
print(veriler.describe())
```

Bu kod, tüm sütunlar için bir istatistiksel özet üretir.

```
Sınav1 Sınav2 Sınav3
count 4.000000 4.000000 4.000000
mean 79.000000 81.750000 82.500000
std 7.650634 6.214505 10.317653
min 68.000000 75.000000 68.000000
25% 73.500000 77.250000 80.000000
50% 79.500000 81.500000 85.500000
75% 85.000000 86.000000 88.000000
max 89.000000 89.000000 91.000000
```

Sık Sorulan Sorular

1. Pandas, veri analizi için ne kadar önemlidir?

Pandas, Python dilindeki en önemli veri analizi kütüphanelerinin biridir. Veri setlerini okuma, manipüle etme, filtreleme ve analiz etme açısından özellikle etkilidir.

2. Pandas kütüphanesi ile veri seti oluşturabilir miyim?

Evet, Pandas kütüphanesi ile bir veri seti oluşturabilirsiniz. Örneğin, \"DataFrame\" yapısını kullanarak yeni bir veri seti oluşturabilirsiniz.

3. Pandas kütüphanesi ile veri setlerindeki sütunlara nasıl erişebilirim?

Veri setlerindeki sütunlara erişmek için, \"[]\" işaretleri kullanarak sütunların isimleri belirtilir.

4. Pandas kütüphanesi, veri setlerinin istatistiksel analizi için hangi araçları sağlar?

Pandas, birçok istatistiksel araç sağlar. Örneğin, \"describe()\" fonksiyonu, bir DataFrame'in istatistiksel özetini üretir.

5. Pandas kütüphanesi ile veri setleri üzerinde hangi işlemler yapılabilir?

Pandas kütüphanesi ile veri setleri filtreleme, sütunları silme, satırları seçme, yeni sütunlar oluşturma, satırları ve sütunları yeniden düzenleme, veri setlerini birleştirme, veri setlerinin tarihlerini yönetme gibi birçok işlem yapılabilir."