DataFrame’lere giriş

pandas ile Veri İşleme

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

pandas’ın amacı nedir?

Kurs içeriği

Bölüm 1: DataFrame’ler
- Sıralama ve alt kümeleme
- Yeni sütunlar oluşturma
Bölüm 2: Veriyi Özetleme
- Özet istatistikler
- Sayma
- Gruplu özet istatistikler

Bölüm 3: Dilimleme ve İndeksleme
- Dilimleme ile alt kümeleme
- İndeksler ve indeksle alt kümeleme
Bölüm 4: Veri Oluşturma ve Görselleştirme
- Grafik çizme
- Eksik veriyi işleme
- Veriyi bir DataFrame’e okuma

pandas, NumPy ve Matplotlib üzerine kuruludur

Üstte bir üçgen, altta iki dikdörtgen. Üçgen pandas paketini, dikdörtgenler NumPy ve matplotlib paketlerini temsil eder.

pandas popülerdir

pandas emojisi yüzlerce kez tekrarlanmış; pandas’ın çok sayıda kullanıcısını temsil eder.

¹ https://pypistats.org/packages/pandas

Dikdörtgen veri

Ad	Irk	Renk	Boy (cm)	Kilo (kg)	Doğum Tarihi
Bella	Labrador	Kahverengi	56	25	2013-07-01
Charlie	Poodle	Siyah	43	23	2016-09-16
Lucy	Chow Chow	Kahverengi	46	22	2014-08-25
Cooper	Schnauzer	Gri	49	17	2011-12-11
Max	Labrador	Siyah	59	29	2017-01-20
Stella	Chihuahua	Açık kahverengi	18	2	2015-04-20
Bernie	St. Bernard	Beyaz	77	74	2018-02-27

pandas DataFrame’leri

print(dogs)

      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27

Bir DataFrame’i keşfetme: .head()

print(dogs.head())

      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20

Bir DataFrame’i keşfetme: .info()

print(dogs.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 6 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype 
 --  ------         --------------  ----- 
 0   name           7 non-null      object
 1   breed          7 non-null      object
 2   color          7 non-null      object
 3   height_cm      7 non-null      int64 
 4   weight_kg      7 non-null      int64 
 5   date_of_birth  7 non-null      object
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 464.0+ bytes

Bir DataFrame’i keşfetme: .shape

print(dogs.shape)

(7, 6)

Bir DataFrame’i keşfetme: .describe()

print(dogs.describe())

       height_cm  weight_kg
count   7.000000   7.000000
mean   49.714286  27.428571
std    17.960274  22.292429
min    18.000000   2.000000
25%    44.500000  19.500000
50%    49.000000  23.000000
75%    57.500000  27.000000
max    77.000000  74.000000

Bir DataFrame’in bileşenleri: .values

print(dogs.values)

array([['Bella', 'Labrador', 'Brown', 56, 24, '2013-07-01'],
       ['Charlie', 'Poodle', 'Black', 43, 24, '2016-09-16'],
       ['Lucy', 'Chow Chow', 'Brown', 46, 24, '2014-08-25'],
       ['Cooper', 'Schnauzer', 'Gray', 49, 17, '2011-12-11'],
       ['Max', 'Labrador', 'Black', 59, 29, '2017-01-20'],
       ['Stella', 'Chihuahua', 'Tan', 18, 2, '2015-04-20'],
       ['Bernie', 'St. Bernard', 'White', 77, 74, '2018-02-27']],
      dtype=object)

Bir DataFrame’in bileşenleri: .columns ve .index

print(dogs.columns)

Index(['name', 'breed', 'color', 'height_cm', 'weight_kg', 'date_of_birth'],
dtype='object')

dogs.index

RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

pandas felsefesi

Bunu yapmanın tek — ve tercihen yalnızca tek — bariz bir yolu olmalıdır.

- Tim Peters’ın Python Zen’i, Madde 13

Yeşil bir İsviçre çakısı

¹ https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/

Hadi pratik yapalım!

pandas ile Veri İşleme