Veri türleri ve veri birleştirme

pandas ile Pazarlama Kampanyalarını Analiz Etme

Jill Rosok

Data Scientist

Yaygın veri türleri

String'ler (nesneler)
Sayılar (float, integer)
Boolean değerler (True, False)
Tarihler

Bir sütunun veri türü

# Tek bir sütunun veri türünü yazdırın
print(marketing['converted'].dtype)

dtype('object')

Bir sütunun veri türünü değiştirme

# Bir sütunun veri türünü değiştirin
marketing['converted'] = marketing['converted']\
                          .astype('bool')

print(marketing['converted'].dtype)

dtype('bool')

Yeni boolean sütunlar oluşturma

marketing['is_house_ads'] = np.where(
    marketing['marketing_channel'] == 'House Ads', 
    True, False
)

print(marketing.is_house_ads.head(3))

0    True
1    False
2    True
Name: is_house_ads, dtype: bool

Değerleri mevcut sütunlara eşleme

channel_dict = {"House Ads": 1, "Instagram": 2, 
                "Facebook": 3, "Email": 4, "Push": 5}

marketing['channel_code'] = marketing['marketing_channel']\
                              .map(channel_dict)

print(marketing['channel_code'].head(3))

0    1
1    1
2    1
Name: channel_code, dtype: int64

Tarih sütunları

# Tarih sütunlarını parse_dates ile okuyun
marketing = pd.read_csv('marketing.csv', 
                        parse_dates=['date_served', 
                                     'date_subscribed', 
                                     'date_canceled'])

# Veya
# Mevcut sütunu datetime türüne dönüştürün
marketing['date_served'] = pd.to_datetime(
    marketing['date_served']
)

Tarih sütunları

# Veya her sütunu tek tek dönüştürün
# Mevcut sütunu datetime türüne dönüştürün
marketing['date_served'] = pd.to_datetime(
    marketing['date_served']
)

Tarih sütunları

marketing['day_served'] = marketing['date_served']\
                       .dt.dayofweek

Hadi pratik yapalım!

pandas ile Pazarlama Kampanyalarını Analiz Etme