Pandas Kütüphanesi ile Veri Manipülasyonu

Adı : Pandas Kütüphanesi ile Veri Manipülasyonu

Pandas kütüphanesi, Python dilinde, veri analizi, veri manipülasyonu ve veri işleme alanlarında oldukça kullanışlı bir araçtır. Pandas kütüphanesi ile verilerimizi daha kolay bir şekilde yükleyebilir, temizleyebilir ve manipüle edebiliriz. Bu yazıda, Pandas kütüphanesini kullanarak veri manipülasyonu örnekleri göreceğiz.

Veri Setinin Yüklenmesi

İlk olarak, Pandas kütüphanesi ile veri setimizi yükleyelim. Burada kullanacağımız veri seti, bir e-ticaret mağazasında satın alınan ürünlerin verilerini içermektedir.

Öncelikle, Pandas kütüphanesi yükleyelim:

```python
import pandas as pd
```

Ardından, veri setimizi yükleyelim:

```python
df = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')
```

Bu komut, `ecommerce_data.csv` dosyasını okur ve bir `DataFrame` nesnesi olarak depolar.

Veri Setinin İncelemesi

Veri setimizi yükledikten sonra, onu analiz etmek isteyebiliriz. Veri setimizin başına ve sonuna bakabiliriz.

```python
df.head() # İlk 5 satırı gösterir

df.tail() # Son 5 satırı gösterir
```

Özet bilgileri görmek için `describe()` komutunu kullanabiliriz.

```python
df.describe()
```

Veri Setinde Filtrasyon Yapmak

Veri setimizi inceledikten sonra, belirli kriterlere göre verileri filtrelemek isteyebiliriz. Bu, veri setimizi daha anlamlı bir şekilde analiz etmemize yardımcı olabilir.

Örneğin, e-ticaret sitemizdeki müşterilerin yaş aralığı 18 ila 35 arasında olanları seçmek istiyorsak, aşağıdaki kodu kullanabiliriz.

```python
young_customers = df[df['age'] <= 35]
```

Verileri Bulma ve Değiştirme

Bazı durumlarda, belirli bir veri maddesinin yerini bulmamız gerekebilir. Pandas kütüphanesi, `loc` ve `iloc` özellikleri ile verileri bulmamızı sağlar.

Örneğin, müşteri numarası '123' olan müşterinin verilerini bulmak istiyoruz.

```python
customer = df.loc[df['customer_id'] == 123]
```

Verilerimizi değiştirmek için, `loc` veya `iloc` özelliklerini kullanarak verilerin indekslerini belirleyebiliriz. Aşağıdaki örnekte, müşteri '123' ün yaşını 25 olarak değiştiriyoruz.

```python
df.loc[df['customer_id'] == 123, 'age'] = 25
```

Verileri Gruplandırma

Veri setimizde benzer özelliklere sahip verileri gruplamak isteyebiliriz. Bu, verilerimizi daha da analiz etmek için bize daha fazla yol sağlar.

Örneğin, veri setimizdeki müşterileri satın alma sayılarına göre gruplandırabiliriz.

```python
purchase_counts = df.groupby('customer_id')['purchase_count'].sum()
```

Sık Sorulan Sorular

1. Pandas kütüphanesi nedir?
- Pandas kütüphanesi, Python dilinde, veri analizi, veri manipülasyonu ve veri işleme alanlarında oldukça kullanışlı bir araçtır.

2. Nasıl veri yükleyebilirim?
- Pandas kütüphanesi ile verilerinizi yüklemeden önce, öncelikle kütüphaneyi yüklemelisiniz. Daha sonra, `pd.read_csv('dosya_adı.csv')` gibi bir komut kullanarak verilerinizi yükleyebilirsiniz.

3. Verileri nasıl filtreleyebilirim?
- `df[df['sütun_adı'] <= 'kriter']` örneği gibi bir kod kullanarak.

4. Verileri nasıl değiştirebilirim?
- `df.loc[df['sütun_adı'] == veri, 'değiştirilecek_sütun_adi'] = yeni_veri` örneği gibi bir kod kullanarak.

5. Verileri nasıl gruplandırabilirim?
- `df.groupby('sütun_adı')['gruplanacak_sütun_adi'].sum()` örneği gibi bir kod kullanarak."