Python İle Veri Analizi için NumPy ve Pandas

Adı : Python İle Veri Analizi için NumPy ve Pandas

Python İle Veri Analizi için NumPy ve Pandas

Python, son yılların en popüler programlama dillerinden biri ve veri analizi işlemleri için de oldukça kullanışlıdır. Python ile kodlanan veri analizi yazılımları, büyük veri dosyalarını hızlıca işleyebilir hale gelmiştir. Bu yazıda, Python ile veri analizi için iki önemli kütüphane olan NumPy ve Pandas’ın kullanımı hakkında bilgi verilecektir.

NumPy Nedir?

Numpy, Python programlama dili için bilimsel hesaplama işlemlerinin kullanımını kolaylaştıran bir kütüphanedir. NumPy, verileri numpy dizileri olarak adlandırılan matematiksel dizilere aktarır. Numpy, listelerden daha fazla veri işlemeyi mümkün kılarak, veri analizi gibi bilimsel araştırmaların yapılmasını kolaylaştırır.

NumPy Örnekleri

1. Numpy Kütüphanesi İmport Edilir:

```python
import numpy as np
```

2. NumPy Dizileri Oluşturulur:

```python
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
```

3. 2 Boyutlu Diziler Oluşturulur:

```python
two_dim_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(two_dim_array)
```

Pandas Nedir?

Pandas, veri analizi ve veri işleme işlemleri için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Pandas, verileri DataFrame olarak adlandırılan, tablo şeklindeki veri yapısına aktarır. Pandas ile veri setlerinin filtrelenebilmesi, sorgulanabilmesi ve yeniden şekillendirilebilmesi daha kolay hale gelir.

Pandas Örnekleri

1. Pandas Kütüphanesi İmport Edilir:

```python
import pandas as pd
```

2. Pandas’ın İnşa Etme Yöntemi İle DataFrame Oluşturulur:

```python
df = pd.DataFrame({'Ürün': ['Kitap', 'Oyun', 'Kalem', 'Defter'],
'Fiyat ($)': [10, 20, 5, 3]})
print(df)
```

3. Pandas ile CSV Dosyası Okunur:

```python
df = pd.read_csv('veri.csv')
print(df)
```

Sık Sorulan Sorular:

1) NumPy ve Pandas kütüphaneleri neden tercih edilir?

NumPy ve Pandas kütüphaneleri, veri analizinde kullanılabilecek birçok fonksiyona sahiptir. Veri analizinde sık kullanılan matematiksel işlemlerin yapılması, verilerin düzenlenmesi, filtrelenmesi gibi işlemlerin kolayca gerçekleştirilmesine olanak sağlar.

2) Pandas DataFrame nedir?

Pandas DataFrame, verilerin düzenli olarak yerleştirildiği ve kolonları olan bir tablo yapısıdır. Birçok farklı kaynaktan veri aktarmak veya veri işleme işlemlerini kolay hale getirmek için kullanılır.

3) Neden NumPy bazen tercih edilir?

NumPy, bilimsel araştırma ve matematiksel hesaplama işlemleri için tercih edilir. Python'da gömülü olan dizi işlevselliği sayesinde, NumPy dizileri genellikle performans açısından listelerden daha hızlı işlemler yapar. Bu nedenle, büyük miktarlarda veri işlemesi gerektiğinde NumPy tercih edilir.

Sonuç Olarak

Python, veri analizi alanında çok kullanışlı olan bir programlama dilidir ve NumPy ve Pandas gibi kütüphanelerle birlikte veri analizi işlemleri çok daha kolay hale gelir. NumPy, matematiksel hesaplamaları ve işlemleri gerçekleştirmek için kullanılırken Pandas, veri setleri ile çalışmak için kullanılır. Bu kütüphaneler hem ticari hem de akademik alanlarda sıkça kullanılır."