In this chapter, you'll learn how to create a DataFrame from a CSV, how to inspect a DataFrame, how to select subsets of rows and columns and how to sort and summarize a DataFrame.

Introduction to the Polars DataFrame

Load a CSV into a DataFrame

Inspect a DataFrame

Subsetting a DataFrame

Creating a Series from a DataFrame

Subsetting a DataFrame with bracket notation

Select a subset of columns with .select()

Sorting and summarizing a DataFrame

Sorting the EV data

Summarizing a DataFrame

Extreme values in a DataFrame

Creating DataFrames and Selecting Data

Next up, you'll learn how to transform data with expressions, how to add or update columns in a DataFrame, how to work with multiple columns and get an introduction to lazy mode and query optimization.

Transforming columns

Transforming Data with an Expression

Aggregating a column

Transforming Data

Adding columns

Adding a new column

Using a Dtype-specific Expression

Renaming and dropping columns

Working with multiple columns

Transforming Multiple Columns

Creating new columns with a suffix

Combining selectors

Introducing lazy mode

Creating a Lazy Query

What drives EV prices?

Transforming Data with Expressions

In the final chapter, you'll learn how to filter a DataFrame to get a subset of rows, how to handle missing or duplicated values, grouping by one or more columns and converting a DataFrame between long and wide formats.

Satırları filtreleme

Tek koşulla filtreleme

Birden çok filtre koşulunu birleştirme

Bir koşulu olumsuzlamak

Eksik ve yinelenen değerlerle çalışma

Eksik değerleri bulma ve bırakma

Eksik değerleri değiştirme

Yinelenen değerleri kaldırma

Gruplu toplulaştırmalar

Değerleri sayma

Group-by toplulaştırma

Bir Sütunda Birden Fazla Toplama

Pivot ve unpivot işlemleri

Bir DataFrame'i pivotlama

Verileri Geniş Formattan Uzun Formata Açma (Unpivot)

Kapanış

Analyzing Data

Electric Vehicles

Music Streams

Python'da tablo verileriyle çalışmak için güçlü ve genel amaçlı bir paket olan Polars ile verileri nasıl işleyeceğini ve içgörüleri nasıl çıkaracağını keşfet. Hız ve verimlilik için tasarlanan Polars, hızlı veri keşfinden ayrıntılı analize kadar her şey için harika bir seçim. Bu derste, tablo verilerini dönüştürme, temizleme, analiz etme ve görselleştirme için temel teknikleri öğreneceksin.

<h2>Polars ile Verimli Veri İşlemeyi Keşfedin</h2>Polars, Python'da tablo verileriyle çalışmak için güçlü, genel amaçlı bir pakettir. Hız ve verimlilik için tasarlanan Polars, hızlı veri keşfinden ayrıntılı analitiklere kadar her şey için mükemmel bir seçimdir. Bu kursta, verilerinizle çalışmak için Polars'ı kullanmanın temellerini öğreneceksiniz.<br><br><h2>Verilerinizi Yükleyin, Keşfedin ve Temizleyin</h2>Öncelikle, CSV dosyalarını Polars DataFrames'e aktarmayı, içeriklerini özetlemeyi ve en önemli verileri seçmeyi öğreneceksiniz. Ardından, eksik veya yinelenen verileri bulup kaldırarak veri kümenizi nasıl temizleyeceğinizi öğreneceksiniz.<br><br><h2>Verilerinizi Verimli Bir Şekilde Analiz Edin ve Görselleştirin</h2>Ardından, verilerinizi gruplara ayırıp her grup için istatistikleri hesaplayarak daha ayrıntılı veri analizine geçeceksiniz. Ayrıca Polars ifadeleriyle sütunları dönüştürmeyi uygulayacak ve Polars'ın birden fazla sütunu aynı anda dönüştürmeyi nasıl kolaylaştırdığını göreceksiniz. Görselleştirme, verilerinizden içgörü elde etmek ve bu içgörüleri başkalarına iletmek için çok önemlidir. Kursun sonunda, içgörülerinizi sunmak için net görselleştirmeler oluşturabileceksiniz.<br><br><h2>Polars Lazy Execution ile optimize edin</h2>Polars'ın güçlü bir özelliği, performansı artırmak için kodunuzu optimize edebilmesidir. Optimizasyonu nasıl etkinleştireceğinizi öğrenecek ve bu optimizasyonların nasıl çalıştığını anlayacaksınız. Bu kurstan edindiğiniz deneyimle, Polars'ı çok çeşitli gerçek dünya veri görevlerinde kullanmaya ve değerli içgörüler elde etmeye hazır olacaksınız.

Intermediate Python

Polars ile verileri hızlı ve esnek şekilde dönüştürmeyi, temizlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.

Polars'a Giriş

Hızlı veri işleme için Python kütüphanesi olan Polars'ı kullanarak verileri verimli bir şekilde dönüştürmeyi, temizlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.

Birden çok filtre koşulunu birleştirme

Polars'a Giriş

Uygulamalı interaktif egzersiz