Gelin, pandas hakkındaki temel bilgileri öğrenelim. DataFrame’leri incelemeyi ve satırları sıralama, alt kümeler oluşturma ve yeni sütunlar ekleme gibi temel işlemleri gerçekleştirmeyi öğrenin.

DataFrame’lerle tanışın

DataFrame'i inceleme

DataFrame’in bölümleri

Sıralama ve alt küme oluşturma

Satırları sıralama

Sütun alt kümeleri oluşturma

Satır alt kümeleri oluşturma

Kategorik değişkenlere göre satır alt kümeleri oluşturma

Yeni sütunlar

Yeni sütun ekleme

Kombo saldırı!

DataFrame’leri Dönüştürme

Bu bölümde DataFrame sütunlarında özet istatistikler hesaplayacak ve gruplandırılmış özet istatistikleri ve pivot tablolarını öğreneceksiniz.

Özet istatistikler

Ortalama ve medyan

Tarihleri özetleme

Verimli özetler

Kümülatif istatistikler

Sayma

Yinelenenleri silme

Kategorik değişkenleri sayma

Gruplandırılmış özet istatistikler

Her mağaza türünde satışların yüzde kaçı gerçekleşti?

.groupby() ile hesaplamalar

Birden fazla gruplandırılmış özet

Pivot tablolar

Tek bir değişken üzerinde pivot oluşturma

Eksik değerleri doldurma ve pivot tablolarla değerleri toplama

DataFrame’leri Birleştirme

Dizinler, süper güçlendirilmiş satır ve sütun adlarıdır. Güçlü DataFrame alt kümeleri oluşturmak için dizinlerin dilimleme ile nasıl birleştirilebileceklerini öğrenin.

Açık dizinler

Dizinleri ayarlama ve kaldırma

.loc[] ile alt küme oluşturma

Çok düzeyli dizinler ayarlama

Dizin değerlerine göre sıralama

.loc ve .iloc ile dilimleme ve alt küme oluşturma

Dizini değerlerini dilimleme

Her iki yönde dilimleme

Zaman serilerini dilimleme

Satır/sütun numarasına göre alt küme oluşturma

Pivot tablolarla çalışma

Şehir ve yıla göre pivot sıcaklık

Pivot tablo alt kümeleri oluşturma

Pivot tabloda hesaplama

DataFrame’leri Dilimleme ve Dizin Oluşturma

DataFrame’lerin içeriğini görselleştirmeyi, eksik veri değerlerini işlemeyi ve verileri CSV dosyalarından içe ve CSV dosyalarına dışa aktarmayı öğrenin.

Verilerinizi görselleştirme

En popüler avokado boyutu hangisidir?

Zaman içinde satış değişimleri

Avokado arz ve talebi

Geleneksel ve organik avokadoların fiyatları

Eksik değerler

Eksik değerleri bulma

Eksik değerleri kaldırma

Eksik değerleri değiştirme

DataFrame’ler Oluşturma

Sözlük listesi

Liste sözlüğü

CSV dosyalarını okuma ve yazma

CSV’den DataFrame’e

DataFrame’den CSV’ye

Özet

DataFrame’ler Oluşturma ve Görselleştirme

Avocado prices

Walmart sales

Homelessness data

Temperatures

Course Glossary: Data Manipulation with pandas

pandas, veri işlemeden veri analizine kadar her alanda kullanılan, dünyanın en popüler Python kütüphanesidir. Bu kursta, analiz için gerçek dünyadan veri kümelerini çıkarırken, filtrelerken ve dönüştürürken DataFrame’leri nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. pandas kullanarak tüm temel veri bilimi kavramlarını keşfedeceksiniz. Walmart satış rakamları ve küresel sıcaklık zaman serileri gibi gerçek dünya verilerini kullanarak, pandas ile Python’un gücünü artırarak verileri içe aktarma, temizleme, istatistik hesaplama ve görselleştirme yapmayı öğreneceksiniz!

<h2>Pandas ile Veri Manipülasyonunu Keşfedin</h2>
Bu eğitim ile pandas'ın neden veri manipülasyonundan veri analizine kadar her şey için kullanılan dünyanın en popüler Python kütüphanesi olduğunu öğreneceksiniz. Analiz için gerçek dünya veri kümelerini ayıklarken, filtrelerken ve dönüştürürken DataFrame'leri nasıl manipüle edeceğinizi keşfedeceksiniz. 
<br><br>
Pandalar ile tüm temel veri bilimi kavramlarını keşfedeceksiniz. Walmart satış rakamları ve küresel sıcaklık zaman serileri de dahil olmak üzere gerçek dünya verilerini kullanarak, Python'un gücüne güç katmak için pandaları kullanarak nasıl içe aktaracağınızı, temizleyeceğinizi, istatistikleri hesaplayacağınızı ve görselleştirmeler oluşturacağınızı öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>Temel Veri Bilimi Kavramlarını Keşfetmek için pandas Verileri ile Çalışın</h2>
DataFrame'lerin nasıl inceleneceği ve bazı temel manipülasyonların nasıl gerçekleştirileceği de dahil olmak üzere pandas temellerini öğrenerek başlayacaksınız. Dilimleme ve indekslemeye geçmeden önce DataFrame'leri toplamayı da öğreneceksiniz. 
<br><br>
Kursu, haftalık ABD avokado satışlarını içeren bir veri kümesiyle çalışarak DataFrame'lerinizin içeriğini nasıl görselleştireceğinizi öğrenerek tamamlayacaksınız. 
<br><br>
<h2>DataFrame'leri Manipüle Etmeyi Öğrenin</h2>
Pandas eğitimini tamamlayarak bu Python kütüphanesini veri manipülasyonu için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. DataFrame'ler ve bunların nasıl kullanılacağı hakkında bilgi sahibi olacak ve verilerinizi Python'da görselleştirebileceksiniz.

Intermediate Python

Pandas kursu, veri çerçevelerini analiz için nasıl çıkaracağınızı, filtreleyeceğinizi ve dönüştüreceğinizi öğretir.

pandas ile Veri İşleme

Pandas ile verileri içe aktarmayı ve temizlemeyi, istatistikleri hesaplamayı ve görselleştirmeler oluşturmayı öğrenin. 

Yardımcı Veri Bilimcisi  Python'da

Veri Analisti  Python'da

Veri Manipülasyonu  Python'da

Python Veri Temelleri

Data Evangelist at DataCamp

Slicing and subsetting with .loc and .iloc

Slicing lists

Sort the index before you slice

Slicing the outer index level

Slicing the inner index levels badly

Slicing the inner index levels correctly

Slicing columns

Slice twice

Dog days

Slicing by dates

Slicing by partial dates

Subsetting by row/column number

Let's practice!

DataFrame’leri Dilimleme ve Dizin Oluşturma - .loc ve .iloc ile dilimleme ve alt küme oluşturma

.loc ve .iloc ile dilimleme ve alt küme oluşturma

Create Your Free Account