Verimli iş akışı

Julia'da Veri İşleme

Katerina Zahradova

Instructor

İsimlendirme ipuçları

Kısa, anlamlı isimler
- wages yerine df değil
- wages yerine us_min_wages_data_between_1968_and_2020_with_inflation_adjusted_column değil

İsimlendirme kurallarını/desenlerini izleyin
- state_wage_2020 ile effective.2020.dollars karışık olursa akılda tutmak zor
- Büyük/küçük harf de tutarlı olsun; aynı DataFrame'de state, Year, REGION kullanmayın

Aşırı değişken sayısı

Çok fazla yeni değişken oluşturmayın
- belleği kalabalıklaştırır
- kaos: wages_no_missing, wages_missing_state_only, wages_original_no_missing, wages_state_mean_no_missing vb. farkı nedir?
Üzerine yazın! select!(), transform!() vb. kullanın
Aynı verinin yeni sürümlerine ihtiyacı azaltmak için chain makrolarını kullanın

Hard coding yerine değişkenler

Sabit değerleri elle yazmak yerine değişken kullanın

# Bunun yerine
replace_missing = 0

replace!(df.col1, missing => replace_missing)
replace!(df.col2, missing => replace_missing)

# Şunun yerine
replace!(df.col1, missing => 0)
replace!(df.col2, missing => 0)

Fonksiyon haline getirin

Aynı kodu tekrar tekrar yazmak yerine fonksiyon yazın
- fonksiyonlar yazım hatalarını önler
- kurulduktan sonra daha hızlıdır

# Etiketli birden çok çizgi grafiği çizen fonksiyon
function make_line_plot(xs, ys,labels; xlabel="", ylabel="", title="")
    p = plot(title = title, xlabel = xlabel, ylabel = ylabel)
    for (x, y, label) in zip(xs, ys, labels)
        plot!(x, y, label=label)
    end
    p
end

Yorumlayın ve belgelendirin

Ne yaptığımızı açıklayan yorumlar

# İsimleri standartlaştır
rename!(df, :ColumnOne => :col_1)

# Şirketi eksik olan satırlar
df[ismissing.(df.company),:]

# Yıl ve eyalete göre pivot
unstack(wages, :year, :state, :eff_min_wage)

Neden yaptığımızı belgeleyin

# Eksik ücretleri asgari ile değiştir
# En kötü durum varsayımı
min = minimum(skipmissing(df.wages))
replace!(df.wages, missing => min)

# Ülkelerle birleştir
# Ülkelerin kaliteyi nasıl etkilediğini incelemek için
leftjoin(company, countries, on=:location)

Veriyi tanıyın

Veriyi anlamaya zaman ayırın
- Sonradan bilgi çıkarmak kolaylaşır
- Grafik çizin, sonuçları yazdırın, ...

Verinizi tanıyın

¹ Fotoğraf: Myriam Jessier, Unsplash

Yardım isteyin!

Tekerleği yeniden icat etmeyin, mevcut kaynakları kullanın
- Google
- Stack Overflow
- DataCamp El Kartları
- ...

Google, Stack Overflow, DataCamp logoları

Eğlenin!

Keyif alın, pes etmeyin, sürecin tadını çıkarın

ABD havalimanlarında uçuş gecikmeleri

Uçuş verisi yapısı

¡Vamos a practicar!

Julia'da Veri İşleme

Preparing Video For Download...