Python ile Veri Analizi: Başlangıç Kılavuzu

Adı : Python ile Veri Analizi: Başlangıç Kılavuzu

Python, son zamanlarda veri analizi alanında en popüler programlama dillerinden biri haline geldi. Open-source yapısı, zengin kütüphaneleri ve kolay kullanımı, bu dilin veri analizi alanında yaygın olarak kullanılmasını sağlamaktadır. Bu yazıda, Python kullanarak veri analizi yapmaya nasıl başlayabileceğinizi ve bazı örnekleri paylaşacağız.

Neden Python kullanmalısınız?
Python'un veri analizi alanında kullanılmasının avantajları şunlardır:

1. Kolay Okunaklık: Bu dil, okunması ve anlaşılması kolay bir yazım stiline sahiptir. Yeni başlayanlar için ideal bir programlama dilidir.

2. Zengin Kütüphaneler: Python, veri analizi için kullanılabilecek zengin bir kütüphaneye sahiptir. NumPy, Pandas, Matplotlib ve Scipy gibi kütüphaneler, veri analizi işlemleri için gerekli olan çok sayıda işlevi içerir.

3. Özelleştirilebilirlik: Python, değiştirilebilir özellikleri ile birlikte gelir. Bu, kullanıcıların kendi özel fonksiyonlarını ve paketlerini oluşturabilmesine olanak tanır.

Python’da Veri Analizi İşlemleri:
Python'da veri analizi işlemleri, NumPy ve Pandas kütüphaneleriyle gerçekleştirilir. NumPy, bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir kütüphanedir. Diziler ve matrisler gibi sayısal veri tipleri için optimize edilmiştir. Pandas, verileri işleme ve analiz etme için kullanılan bir kütüphanedir. Seriler ve veri çerçeveleri gibi veri tipi işlemleri için idealdir.

İlk Adım: NumPy İle Çalışmak:
NumPy, birçok sayısal veri tipine ve sayısal işlevlere sahip bir kütüphanedir. İlk örnek olarak, bir NumPy dizisi oluşturup üzerinde bazı basit işlemler gerçekleştirelim. Aşağıdaki kodu kullanarak bir NumPy dize si oluşturun.

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)

#Çıktı:
#[1, 2, 3, 4, 5]

Diziyi toplama veya çıkarma yapmak için basit bir örnek gösterelim.

# Dizi Elemanlarını Toplama
toplam = a.sum()
print(toplam)

# Diziyi Çıkarma
cikarma = a - 3
print(cikarma)

#Çıktı:
#15
#[-2, -1, 0, 1, 2]

İkinci Adım: Pandas İle Çalışmak:
Pandas, veri analizi için kullanılan en popüler kütüphanelerden biridir. Veriyi bir dosyadan okuyup kişisel bir bilgi formatına dönüştürmek istediğimizi düşünelim. Pandas, bu işlemi yapmak için CSV, Excel ve SQL veri tabanlarından veri okuma işlemleri sunar.

Aşağıdaki örnekte, bir CSV dosyasından verileri çerçeveleme ile bağdaştıralım ve bazı veri analizi işlemleri gerçekleştirelim.

# Import Required Modules
import pandas as pd
import numpy as np

# Read CSV File
data = pd.read_csv(\"~/Desktop/sample.csv\")

# Olası Değerler
data[\"column_name\"].unique()

# Doğruluk Sayın
data[\"column_name\"].value_counts()

# Satırları Girin
data.iloc[5:10]

CSV dosyasındaki bir sütunun benzersiz değerlerini bulma işlemi ve bir sütundaki değerleri sayma işlemi, yukarıdaki örnekte \"column_name\" sütunu için yapılmıştır. Ayrıca, 5 ve 10 arasındaki satırları seçme işlemi, \"iloc\" işlevi kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Sık Sorulan Sorular:
S: Hangi programlama dilleri veri analizi için kullanılabilir?
C: Veri analizi için kullanılabilecek programlama dilleri arasında Python, R ve SQL gibi diller bulunmaktadır.

S: Hangi veri analizi kütüphaneleri kullanılabilir?
C: Birkaç popüler veri analizi kütüphanesi arasında NumPy, Pandas, Matplotlib ve Scipy yer almaktadır.

S: NumPy ve Pandas arasındaki ana fark nedir?
C: NumPy, matrisler ve multidiziler için optimize edilmiştir, Pandas ise veri çerçeveleri ve seri veri yapılarını işlemek için tasarlanmıştır.

S: Python veri analizi işlemlerinin avantajları nelerdir?
C: Python'un daha okunaklı bir yazım biçimi vardır, zengin kütüphaneleri vardır ve özelleştirilebilirliği vardır, örneğin, kullanıcılar kendi işlevlerini ve paketlerini oluşturabilirler."