Pandas ile Veri Manipülasyonu: En Yaygın Kullanılan Fonksiyonlar

Adı : Pandas ile Veri Manipülasyonu: En Yaygın Kullanılan Fonksiyonlar

Pandas, Python programlama dili için geliştirilmiş açık kaynaklı bir veri analizi ve manipülasyon kütüphanesidir. Pandas, veri analizi ve manipülasyon işlemlerini hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştirebilmek için yüksek performanslı veri yapısı ve fonksiyonlardan oluşan bir araç seti sunar. Bu yazıda, Pandas kütüphanesinin en yaygın kullanılan fonksiyonlarına ve bu fonksiyonların kullanımına yönelik örnekler ve açıklamalar paylaşacağım.

1. Veri Yüklemek ve Gözlemlemek:
Pandas, farklı formatlardaki veri dosyalarını yüklemek için kullanışlı fonksiyonlar sunar. Örnek olarak, csv formatındaki bir veri setini yüklemek için \"read_csv()\" fonksiyonunu kullanabiliriz. Şöyle bir örnek veri seti üzerinden ilerleyelim:

```
import pandas as pd

# csv dosyasını yükle
data = pd.read_csv('veri.csv')

# Verinin ilk 5 satırını görüntüle
print(data.head())

# Verinin bazı istatistiksel özetini görüntüle
print(data.describe())
```

2. Veri Seçmek ve Filtrelemek:
Pandas, veri setinde belirli sütunları seçmek veya belirli bir koşulu sağlayan gözlem birimlerini filtrelemek için çeşitli fonksiyonlar sunar. Örnek olarak, \"loc[]\" ve \"iloc[]\" fonksiyonları ile veri setindeki belirli bir satır veya sütunu seçebiliriz. Aynı zamanda, \"[]\", \"isin()\", \"query()\" gibi fonksiyonlarla da veri setini filtreleyebiliriz. Örnek:

```
# \"age\" ve \"gender\" sütunlarını seçmek
selected_columns = data.loc[:, [\"age\", \"gender\"]]

# \"age\" sütununda 30'dan büyük olan gözlem birimlerini seçmek
filtered_data = data[data[\"age\"] > 30]

# \"gender\" sütununda \"male\" veya \"female\" olan gözlem birimlerini seçmek
filtered_data = data[data[\"gender\"].isin([\"male\", \"female\"])]

# \"age\" sütunu 30'dan büyük olan ve \"gender\" sütunu \"male\" olan gözlem birimlerini seçmek
filtered_data = data.query(\"age > 30 and gender == 'male'\")
```

3. Veri Gruplamak ve Hesaplamak:
Veri setindeki gözlemleri belirli bir değişkene göre gruplamak ve gruplar üzerinde çeşitli hesaplamalar yapmak için Pandas'ın \"groupby()\" fonksiyonunu kullanabiliriz. Örnek olarak, \"age\" sütunu bazında gruplama yapıp her bir grup için ortalama değeri hesaplayalım:

```
# \"age\" sütunu bazında gruplama yapma ve ortalama hesaplama
grouped_data = data.groupby(\"age\").mean()
```

4. Veri Düzenleme ve Ekleme:
Pandas, veri setindeki eksik veya hatalı verileri düzenlemek ve yeni sütunlar eklemek için kullanışlı fonksiyonlar sunar. Örnek olarak, eksik verileri \"fillna()\" fonksiyonu ile doldurabilir ve yeni bir sütun ekleyebiliriz:

```
# Eksik verileri ortalama ile doldurma
data_filled = data.fillna(data.mean())

# Yeni bir sütun eklemek
data_filled[\"total_salary\"] = data[\"basic_salary\"] + data[\"bonus\"]
```

Sık Sorulan Sorular:

1. Pandas kütüphanesini nasıl yükleyebilirim?
Pandas'ı yüklemek için pip paket yöneticisini kullanabilirsiniz. \"pip install pandas\" komutunu kullanarak Pandas'ı yükleyebilirsiniz.

2. Pandas, hangi formatlardaki veri dosyalarını destekler?
Pandas, csv, excel, json, parquet, sql, hdf, sql ve daha birçok formatı destekler.

3. Veri setindeki eksik verileri nasıl işleyebilirim?
Eksik verileri işlemek için, \"dropna()\", \"fillna()\" veya \"interpolate()\" gibi fonksiyonları kullanabilirsiniz. \"dropna()\" eksik verileri silerken, \"fillna()\" eksik verilere belirli bir değer atar.

4. Birden çok sütunu gruplamak mümkün müdür?
Evet, birden çok sütunu gruplamak için gruplama işlemini gerçekleştirmeden önce belirtilen sütunların bir listesini \"groupby()\" fonksiyonuna geçirebilirsiniz.

Bu yazıda, Pandas kütüphanesinin en yaygın kullanılan fonksiyonlarını ve bu fonksiyonların kullanımını örnekler ile açıkladık. Pandas, veri manipülasyonunda oldukça güçlü bir araçtır ve veri analizi süreçlerinde önemli bir rol oynar. Pandas'ı daha detaylı bir şekilde öğrenmek ve veri manipülasyonu becerilerinizi geliştirmek için resmi Pandas dokümantasyonuna başvurmanızı öneririm."