or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
İç birleşimler kullanarak farklı verileri nasıl birleştirebileceğini öğren. Birden çok kaynaktaki bilgileri bir araya getirerek, daha önce gizli kalmış etkileyici içgörüler ortaya çıkaracaksın. Ayrıca bu kaynaklar arasındaki ilişkinin (bire bir veya bire çok gibi) sonucunu nasıl etkileyebileceğini de göreceksin.
Birleştirme bilgisini bir üst seviyeye taşı. Bu bölümde, TMDb film verileriyle çalışırken left, right ve outer join’leri öğreneceksin. Ayrıca bir tablonun kendisiyle nasıl birleştirileceğini ve bir DataFrame’in indeksine göre nasıl merge yapılacağını da keşfedeceksin.
Bu bölümde, semi-join ve anti-join dâhil güçlü filtreleme tekniklerinden yararlanacaksın. Ayrıca DataFrame’leri dikey olarak birleştirip yapıştırarak ve pandas.concat işlevini kullanarak yeni veri kümeleri oluşturmayı öğreneceksin. Son olarak, veriler nadiren tertemiz olduğundan, yeni birleştirdiğin veri yapılarının bütünlüğünü nasıl doğrulayacağını da öğreneceksin.
Bu son bölümde vitesi yükseltip, Chicago şehrinden gerçek finansal ve ekonomik verilerle sıralı ve zaman serisi verilerini birleştirmek için pandas’ın özelleşmiş yöntemlerini uygulamayı öğreneceksin. Ayrıca, ortaya çıkan tabloları SQL tarzı bir biçimle sorgulamayı ve melt yöntemiyle veriyi genişten uzuna dönüştürmeyi de göreceksin.
Geçerli egzersiz