Kategori Arşivi: ‘Pandas’

CategoricalDtype Kullanmanın Olumlu Etkileri

CategoricalDtype kullanmanın olumlu etkilerine odaklanmak için cut sütununun kategorik bir veri tipine dönüştürülmemesi durumunda nelerin eksik olabileceğine ve zorlaşabileceğine bakalım:

  • Sıralama ve Kategori Bilgisi Eksikliği: Eğer cut sütunu kategorik veri tipine dönüştürülmezse, bu sütundaki değerlerin bir sıralama veya öncelik düzeni olmaz. Bu durum, veriyi analiz ederken belirli bir sıralama içinde kategorileri değerlendirmenizi zorlaştırabilir. Örneğin, “Fair” kesim kalitesinin “Ideal” kesim kalitesine göre daha düşük olduğunu belirtmek istediğinizde, bu sıralamanın olmaması anlam karmaşıklığına yol açabilir.
  • Görselleştirme Zorlukları: Veriyi görselleştirirken kategorik değerlerin sıralanabilir olması önemlidir. Eğer kategorik değerler sıralı bir şekilde tanımlanmamışsa, grafiklerde veya grafiklerde bu sıralama yansıtılamaz. Örneğin, bir çubuk grafikle kesim kalitesini sıralı bir şekilde göstermek istediğinizde, sırasız kategorilerle bu görselleştirme daha karmaşık hale gelir.
  • Analiz ve Karşılaştırma Güçlükleri: Kategorik değerlerin sıralanmasının olmaması, veriyi analiz ederken kesim kalitesi gibi kategorileri karşılaştırmayı ve yorumlamayı zorlaştırabilir. Örneğin, en düşük kaliteli kesim ile en yüksek kaliteli kesimi yan yana getirerek karşılaştırmak istediğinizde, sırasız kategorilerle bu karşılaştırma daha karmaşık hale gelir.
  • İstatistiksel Analiz Eksikliği: Kategorik verilerin sıralamasının olmaması, bazı istatistiksel analizleri zorlaştırabilir veya anlamını değiştirebilir. Örneğin, medyan (ortanca) değeri sıralı bir kategori setinde anlamlı bir istatistiksel anlam taşıyabilirken, sırasız bir kategori setinde bu anlamı kaybedebilir.

Sonuç olarak, CategoricalDtype kullanmadan kategorik verilerin sıralamasının eksik olması, veriyi analiz etmek, görselleştirmek ve yorumlamak açısından zorluklara neden olabilir. Kategorik verileri sıralı bir şekilde temsil etmek, veriyi daha anlamlı ve anlaşılır hale getirebilir.

Kategori Pandas, Python
16.08.2023
58 Okunma

Groupby() yöntemiyle ilgili daha detaylı örnekler

Bu örneklerde, farklı groupby() senaryolarını görebilirsiniz:

  1. groupby() ile takımlara göre ortalama maaşları hesaplama.
  2. groupby() ile takımlara göre toplam maaşları hesaplama.
  3. groupby() ile takımlara göre en yaşlı oyuncuyu seçme.
  4. Birden fazla sütuna göre gruplayarak istatistiksel hesaplamalar yapma.

Bu örnekler, groupby() yöntemini daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır. Bu yöntem sayesinde verileri belirli bir sütuna göre gruplayarak gruplar üzerinde çeşitli analizler ve işlemler yapabilirsiniz.

Kategori Pandas, Python
11.08.2023
59 Okunma

Pandas ile Merge Fonksiyonu

Pandas’ın merge() yöntemi, farklı DataFrame’leri birleştirmek veya ilişkilendirmek için kullanılır. merge() yöntemi, SQL’deki JOIN işleminin benzerini yapmanıza yardımcı olur. İki veya daha fazla DataFrame’i birleştirerek yeni bir DataFrame oluşturabilirsiniz. İşte merge() yönteminin kullanımına dair birkaç örnek:

Örnek Veriler:

1. Inner Merge (İç Birleştirme):

İki DataFrame’de ortak bir sütun üzerinde iç birleştirme yapabilirsiniz. Ortak sütunun değerlerine göre uyumlu satırları birleştirir.

 

2. Left Merge (Sol Birleştirme):

Sol DataFrame’deki tüm satırları korur ve sağ DataFrame’deki uyumlu satırları ekler.

 

3. Right Merge (Sağ Birleştirme):

Sağ DataFrame’deki tüm satırları korur ve sol DataFrame’deki uyumlu satırları ekler.

 

4. Outer Merge (Dış Birleştirme):

Her iki DataFrame’deki tüm satırları korur. Ortak sütun değerleri olmayan yerlerde NaN değerler ekler.

Bu örneklerde, farklı how parametreleriyle merge() yöntemini nasıl kullanabileceğinizi gösterdim. Her bir yöntem, DataFrame’leri belirli bir şekilde birleştirir ve sonucunda yeni bir DataFrame oluşturur.

Kategori Pandas, Python
11.08.2023
62 Okunma

Pandas DataFrame üzerinde drop() ve inplace parametresi

Pandas DataFrame üzerinde veri sütunlarını veya satırlarını silmek için drop() yöntemini kullanabilirsiniz. inplace parametresi de bu işlemi DataFrame’i değiştirip değiştirmediğinizi kontrol eder. İşte bu konseptleri açıklayan detaylar:

drop() Yöntemi: drop() yöntemi, belirli bir veya birden fazla sütunu veya satırı DataFrame’den kaldırmak için kullanılır. Varsayılan olarak, bu yöntem kaldırılan sütunları veya satırları içermeyen yeni bir DataFrame döndürür.

Örnek:

Bir satırı silmek için:

 

inplace Parametresi: inplace parametresi, bir işlemi DataFrame’i değiştirip değiştirmediğinizi belirler. Varsayılan olarak inplace=False olarak ayarlıdır, bu da drop() işlemi sonucunu yeni bir DataFrame olarak döndürür. Eğer inplace=True olarak ayarlanırsa, işlem DataFrame’i değiştirir ve ayrı bir dönüş değeri üretmez.

Örnek:

inplace=True kullanırken dikkatli olun, çünkü bu işlem mevcut DataFrame’inizi değiştirir ve herhangi bir geri alma işlemi yapmadan veriyi kalıcı olarak değiştirir.

Yani, drop() yöntemi ile bir DataFrame’den sütun veya satır kaldırırken, inplace parametresini nasıl kullanmanız gerektiğini ihtiyacınıza göre ayarlamalısınız.

Kategori Pandas, Python
10.08.2023
65 Okunma

Pandas DataFrame üzerinde loc ve iloc indeksleme yöntemleri

Pandas DataFrame üzerinde loc ve iloc indeksleme yöntemleri, verileri belirli satır ve sütunlara erişmek veya bu verileri işlemek için kullanılır. İşte bu yöntemlerin kullanımına dair örnekler:

Öncelikle, aşağıdaki gibi bir DataFrame’i ele alalım:

DataFrame içeriği:

1. loc Kullanımı:

loc yöntemi, etiket tabanlı indeksleme yapmak için kullanılır. Satır ve sütun etiketlerini kullanarak veriye erişim sağlar.

2. iloc Kullanımı:

iloc yöntemi, konum tabanlı indeksleme yapmak için kullanılır. Satır ve sütun indeksleri (sıfır tabanlı) ile veriye erişim sağlar.

Bu örneklerde, loc ve iloc kullanarak belirli satır ve sütunlara nasıl erişebileceğinizi ve bunları nasıl işleyebileceğinizi görebilirsiniz. Eğer verilerinizi daha karmaşık bir şekilde işlemek isterseniz, bu yöntemleri farklı senaryolara göre uyarlayabilirsiniz.

Kategori Pandas, Python
10.08.2023
63 Okunma

Pandas ile DataFrame Oluşturma Yolları

Pandas ile DataFrame Oluşturma Yolları

Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve analizi için oldukça popüler bir Python kütüphanesidir. Listeler, NumPy ndarrays (n-dimensional arrays) ve sözlükler üzerinden veri yapılarını DataFrame olarak dönüştürmek oldukça yaygın bir işlemdir. Aşağıda, listenizden, NumPy ndarray’den ve sözlükten DataFrame oluşturmanızı gösteren örnek kodları bulabilirsiniz:

Bu örneklerde, önce farklı veri yapılarını kullanarak DataFrame’ler oluşturulur. Daha sonra oluşturulan DataFrame, to_csv yöntemi ile CSV dosyasına kaydedilir. index=False parametresi ile index sütunu dosyada saklanmaz.

Bu kod parçacığı, listeler, NumPy ndarrays ve sözlükler kullanılarak nasıl DataFrame oluşturulacağını ve bunların nasıl CSV dosyasına kaydedileceğini göstermektedir. Gerçek verilerinizi bu örneklerdeki verilere göre düzenleyerek kendi senaryonuza uyarlayabilirsiniz.

Kategori Pandas, Python
10.08.2023
55 Okunma