Pandas Kullanarak Zaman Serisi Verileri İşleme

Adı : Pandas Kullanarak Zaman Serisi Verileri İşleme

Pandas Kütüphanesi ve Zaman Serisi Verileri İşleme

Giriş:
Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için sıklıkla kullanılan bir Python kütüphanesidir. Zaman serisi verilerinin işlenmesi de dahil olmak üzere çeşitli veri işleme yöntemlerini sağlar. Bu yazıda, Pandas kullanarak zaman serisi verilerini işlemek için kullanılan temel tekniklere odaklanacağız.

Pandas Kurulumu:
Pandas kütüphanesini kullanabilmek için öncelikle Python kurulu olmalıdır. Python kurulu ise aşağıdaki komutu kullanarak Pandas'ı yükleyebiliriz:
```
pip install pandas
```

Pandas Seri Nesneleri:
Zaman serisi verilerini temsil etmek için Pandas, Seri nesnelerini kullanır. Seri nesneleri, bir endeks ve bir değer dizisi içerir. Endeks, zaman serisi için tarihlerin veya saatlerin temsil edildiği bir dizi olabilir. Değerler ise her bir zamana karşılık gelen veri noktalarını içerir.

İlk olarak, bir Pandas Seri nesnesi oluşturalım:
```python
import pandas as pd

veriler = pd.Series([15, 17, 14, 21, 13], index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5, freq='D'))
print(veriler)
```

Bu kodda, `pd.Series` işlevini kullanarak bir Seri nesnesi oluşturuyoruz. Değerleri `[15, 17, 14, 21, 13]` olan bir Seri oluştururken, bu değerlere karşılık gelen zaman endeksini `pd.date_range` ile oluşturuyoruz. `start` parametresi, zaman serisinin başlangıç tarihini belirtirken, `periods` parametresi, serinin kaç veri noktasına sahip olacağını belirtir. `freq` parametresi ise veri noktaları arasındaki zaman aralığını belirtir. Burada 'D', gün bazında frekans anlamına gelir.

Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etmek:
Pandas, zaman serisi verilerini manipüle etmek için bir dizi fonksiyon ve özellik sağlar. İşte bazı temel manipülasyon tekniklerine örnekler:

1. Tarih Aralığı Seçme:
Zaman serisi verilerinde belirli bir tarih aralığını seçmek için Pandas'ın dilimleme özelliğinden yararlanabiliriz. Örneğin, 2022-01-01 ve 2022-01-03 tarihleri arasındaki veri noktalarını seçmek için şu kodu kullanabiliriz:
```python
aralik = veriler['2022-01-01':'2022-01-03']
print(aralik)
```

2. Tarih Bazlı İndeksleme:
Zaman serisi verilerinde belirli bir tarihe karşılık gelen veriyi seçmek için tarih kullanabiliriz. Örneğin, 2022-01-02 tarihine karşılık gelen veriyi seçmek için şu kodu kullanabiliriz:
```python
tarih = veriler['2022-01-02']
print(tarih)
```

3. Veri Noktası Ekleme:
Yeni bir veri noktası eklemek için Pandas'ın `append` özelliğini kullanabiliriz. Örneğin, 2022-01-06 tarihine karşılık gelen 16 değerini eklemek için şu kodu kullanabiliriz:
```python
yeni_veri = pd.Series([16], index=pd.to_datetime(['2022-01-06']))
veriler = veriler.append(yeni_veri)
print(veriler)
```

Sık Sorulan Sorular:
1. Zaman serisi verilerini başka bir formatla nasıl oluşturabilirim?
Zaman serisi verilerini `pd.Series` işlevine vererek veya bir CSV dosyasından okuyarak oluşturabilirsiniz. Örneğin, `pd.read_csv('veriler.csv')` kodunu kullanarak bir CSV dosyasından verileri okuyabilirsiniz.

2. Tarih aralıklarını nasıl özelleştirebilirim?
`pd.date_range` işlevinin `start`, `end` ve `freq` parametrelerini değiştirerek tarih aralığını özelleştirebilirsiniz. Farklı frekanslar ve aralıklar kullanarak özelleştirmeler yapabilirsiniz.

3. Zaman serisi verilerini farklı bir frekansta nasıl yeniden örnekleştirebilirim?
`resample` fonksiyonunu kullanarak veri noktalarını yeniden örnekleyebilirsiniz. Örneğin, `veriler.resample('W').mean()` kodu ile veri noktalarını haftalık olarak toplayabilirsiniz.

4. Zaman serisi verilerini görselleştirmek için hangi grafik türlerini kullanabilirim?
Zaman serisi verilerini görselleştirmek için çizgi grafikleri, alan grafikleri veya nokta grafikleri gibi grafik türlerini kullanabilirsiniz. Grafik türü, veri setinin yapısına ve görselleştirme amacınıza bağlı olarak seçilebilir.

Sonuç:
Bu yazıda, Pandas kullanarak zaman serisi verilerini nasıl işleyebileceğimizi öğrendik. Seri nesneleri oluşturma, zaman serisi verilerini manipüle etme ve bazı sık sorulan sorulara yanıtlar verdik. Pandas'ın zaman serisi verilerini işlemek için sunduğu çeşitli yöntemler ve özellikler, veri analizi ve manipülasyonunda oldukça kullanışlıdır."