Pandas kütüphanesi python için bir veri analizi kütüphanesidir. Veri biliminde kullanılan en önemli kütüphanelerden biridir. Pandas kütüphanesinin en güzel yanı, verileri (CSV veya TSV dosyası veya bir SQL veritabanı gibi) alması ve istatistiksel bir yazılımdaki tabloya çok benzeyen dataframe adı verilen satır ve sütunlarla bir Python nesnesi oluşturmasıdır (bunun için Excel veya SPSS’i düşünün).

Pandas açık kaynaktır, kullanımı ücretsizdir (BSD lisansı altında) ve başlangıçta Wes McKinney tarafından yazılmıştır.

Pandas ve Diğer Kütüphaneleri Dahil Etme

Pandas kütüphanesini as anahtar sözcüğü yardımıyla pd olarak kullanacağımızı belirtiyoruz. Benzer şekilde numpy kütüphanesini de pandas kütüphanesi ile beraber çokça kullanacağımız için onu da dahil ettik. Numpy kütüphanesi hakkında daha fazla bilgiye buraya tıklayarak ulaşabilirsiniz. Matplotlib kütüphanesini de verilerimizi görselleştirmek için kullanacağız.

Pandas DataFrame Nesnesi Oluşturma

Bir DataFrame nesnesinin diğer yapılardan farklı indeksli halde olmasıdır. Bu bize çok fazla avantaj sağlayacaktır. Aşağıdaki şekillerde dataframe oluşturabiliriz.

Verilerin Görüntülenmesi

Bazen çalıştığımız veriler hakkında kısa bilgilere ihtiyaç duyarız. Verilerin özellikleri, baş kısmı, kuyruk kısmı gibi.

DataFrame’lerin Ayrıştırılması (Parçalanması)

Bazen verilerimizin belli kısımlarıyla çalışmak isteriz. Örneğin sadece B sütunu ile çalışmak veya sadece ilk üç satırda işlem yapmak isteyebiliriz. Bunun için verilerimizi parçalamamız gerekiyor. Pandas basit ve hızlı kullanımı ile bu konuda oldukça avantaj sağlıyor.

Eksik Veriler Üzerinde İşlemler

Pandas np.nan değerini kullanarak eksik verileri temsil eder. Varsayılan olarak hesaplamalara dahil edilmez. Reindexing, dizini belirtilen bir eksende değiştirmenize / eklemenize / silmenize izin verir ve verilerin bir kopyasını döndürür.

DataFrame İçin Yararlı Fonksiyonlar

DataFrame’lerin Birleştirilmesi

Veri Görselleştirme

Veri Görselleştirme hakkında daha detaylı bilgiyi başka bir yazıda yayınlayacağım.

pandas plotting

Tagged With:

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.