NumPy ve Pandas İle Temel Veri Analizi Teknikleri

Adı : NumPy ve Pandas İle Temel Veri Analizi Teknikleri

NumPy ve Pandas, veri analizi dünyasında oldukça popüler olan iki Python kütüphanesidir. Bu kütüphaneler, büyük veri setleri üzerinde matematiksel, istatistiksel ve veri işleme işlemleri yapmak için kullanılır. Bu yazıda, NumPy ve Pandas'ın temel veri analizi tekniklerini detaylı bir şekilde ele alacağız.

NumPy Nedir?

NumPy, büyük boyutlu çok boyutlu dizilerin (array) oluşturulması ve işlem yapılması için kullanılan bir Python kütüphanesidir. NumPy, büyük veri setleri üzerinde hızlı bir şekilde matematiksel ve istatistiksel hesaplamalar yapmak için kullanılır. NumPy, özellikle matematiksel ve bilimsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Pandas Nedir?

Pandas, yapısız veriler üzerinde veri işleme, veri analizi ve veri manipülasyonu yapmak için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Pandas, birçok farklı veri kaynağından veri çekme, excel dosyalarından veri okuma ve veri analizi yapma işlemleri için kullanılır. Pandas, büyük veri setleri üzerinde yüksek performanslı işlem yapmak için kolay kullanımlı veri yapıları sunar.

Temel NumPy ve Pandas Fonksiyonları Nelerdir?

NumPy ve Pandas kütüphanelerinde birçok farklı fonksiyon ve metod vardır. Bu bölümde, en temel NumPy ve Pandas fonksiyonlarına ve metodlara göz atacağız.

NumPy Fonksiyonları:

1. np.array(): Yeni bir NumPy dizisi oluşturmak için kullanılır.

2. np.arange(): Bir aralıkta sayılar üretmek için kullanılır.

3. np.linspace(): Bir aralıkta eşit aralıklı sayılar üretmek için kullanılır.

4. np.reshape(): NumPy dizisini yeniden şekillendirmek için kullanılır.

5. np.sum(): NumPy dizisindeki elemanların toplamını hesaplamak için kullanılır.

6. np.min(): NumPy dizisindeki en küçük elemanı bulmak için kullanılır.

7. np.max(): NumPy dizisindeki en büyük elemanı bulmak için kullanılır.

Pandas Fonksiyonları:

1. pd.read_csv(): CSV dosyasından veri okumak için kullanılır.

2. pd.DataFrame(): Yeni bir Pandas veri çerçevesi oluşturmak için kullanılır.

3. df.head(): Pandas veri çerçevesinin ilk birkaç satırını görmek için kullanılır.

4. df.tail(): Pandas veri çerçevesinin son birkaç satırını görmek için kullanılır.

5. df.shape(): Pandas veri çerçevesinin şeklini görmek için kullanılır.

6. df.info(): Pandas veri çerçevesinin hakkında bilgi almak için kullanılır.

7. df.describe(): Pandas veri çerçevesinin temel istatistiksel özelliklerini görmek için kullanılır.

Örnek Veri Analizi Uygulamaları

Pandas ve NumPy kullanarak birçok veri analizi uygulamaları gerçekleştirilebilir. Aşağıdaki örneklere bakabilirsiniz.

1. Sepet Analizi Uygulaması:

Sepet analizi uygulamasında, bir mağazanın satın alınan ürünlerine göre bir analiz yapılır. Öncelikle, bir CSV dosyasından veriler okunur ve Pandas veri çerçevesine aktarılır. Sonrasında, verileri işlemek için birçok farklı Pandas metodu kullanılabilir. Örneğin, \"groupby()\" metodu ile ürünlerin kategorilere göre gruplandırılması yapılabilir ve satışların toplamını hesaplamak için \"sum()\" metodu kullanılabilir.

2. Tahmin Analizi Uygulaması:

Tahmin analizi uygulamasında, belirli bir veri seti üzerinde tahminler yapılır. Öncelikle, NumPy kullanarak veri seti işlenir ve Pandas veri çerçevesine aktarılır. Daha sonra, verileri işlemek için farklı Pandas ve NumPy fonksiyonları kullanılır. Örneğin, \"corr()\" metodu ile iki farklı değişken arasındaki korelasyon hesaplanabilir ve \"plot()\" metodu ile sonuçlar görselleştirilebilir.

Sık Sorulan Sorular

1. NumPy ve Pandas nedir?

NumPy, büyük boyutlu çok boyutlu dizilerin (array) oluşturulması ve işlem yapılması için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Pandas, yapısız veriler üzerinde veri işleme, veri analizi ve veri manipülasyonu yapmak için kullanılan bir Python kütüphanesidir.

2. Hangi işlemler için NumPy kullanılır?

NumPy, büyük veri setleri üzerinde hızlı bir şekilde matematiksel ve istatistiksel hesaplamalar yapmak için kullanılır.

3. Hangi işlemler için Pandas kullanılır?

Pandas, birçok farklı veri kaynağından veri çekme, excel dosyalarından veri okuma ve veri analizi yapma işlemleri için kullanılır. Pandas, büyük veri setleri üzerinde yüksek performanslı işlem yapmak için kolay kullanımlı veri yapıları sunar.

4. Hangi veri analizi uygulamaları gerçekleştirilebilir?

Pandas ve NumPy kullanarak birçok veri analizi uygulamaları gerçekleştirilebilir. Sepet analizi ve tahmin analizi uygulamaları bunlardan bazılarıdır.

5. Pandas veri çerçevesinde temel istatistiksel özellikleri nasıl görebilirim?

Pandas veri çerçevesinin temel istatistiksel özelliklerini görmek için \"describe()\" metodu kullanılabilir."