Python kütüphanleri serisinde ilk yazım pandas. İyi okumalar!

Pandas Nedir?

Pandas, Python için güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı veri işleme ve veri analizi kütüphanesidir. Sayısal tabloları ve zaman serisi verilerini işlemek için veri yapıları ve işlemleri sağlar. Pandas’taki iki ana veri yapısı Series ve DataFrame’dir.

• Series

Series, herhangi bir veri türünü tutabilen tek boyutlu, etiketli bir dizidir. Bir elektronik tablodaki bir sütuna veya Python’daki bir veri kümesine benzer. Bir listeden, numpy dizisinden veya sözlükten oluşturulabilir. Dizinin etiketleri dizin olarak adlandırılır.

• DataFrame

DataFrame, potansiyel olarak farklı türde sütunlara sahip iki boyutlu, etiketli bir veri yapısıdır. Bir elektronik tabloya veya SQL tablosuna benzer. DataFrame, listeler, sayısal diziler ve sözlükler gibi çeşitli veri kaynaklarından ve mevcut DataFrame’lerden oluşturulabilir.

Pandas Özellikleri

Pandas, veri işleme için birleştirme, yeniden şekillendirme ve özet tablolar gibi birçok yararlı işlev sağlar. Ayrıca CSV, Excel ve SQL gibi farklı dosya biçimlerine veri okumak ve yazmak için yerleşik işlevlere sahiptir. Ek olarak pandas, eksik değerlerin doldurulması, kopyaların kaldırılması ve kategorik verilerin işlenmesi gibi güçlü veri temizleme ve ön işleme yetenekleri sağlar.

Pandas’ın en güçlü özelliklerinden biri, eksik verileri işleme yeteneğidir. İleriye doğru doldurma ve geriye doğru doldurma gibi eksik verileri doldurmak için çeşitli seçeneklerin yanı sıra eksik veri içeren satırları veya sütunları bırakma yeteneği sağlar.

Pandas, veri hazırlama, temizleme ve keşif gibi veri bilimi ve veri analizi görevlerinde yaygın olarak kullanılır. Python’da veri analizi için temel bir kitaplıktır ve genellikle numpy, scikit-learn ve matplotlib gibi diğer veri bilimi kitaplıklarıyla birlikte kullanılır.

Sonuç olarak;

1. Veri Yapıları: Pandas, verileri depolamak ve işlemek için kullanılan Series (1 boyutlu) ve DataFrame (2 boyutlu) olmak üzere iki ana veri yapısı sağlar.
2. Eksik Verileri İşleme: Pandas, eksik verileri işlemek için ileriye doğru doldurma ve geriye doğru doldurma gibi çeşitli seçeneklerin yanı sıra eksik veri içeren satırları veya sütunları bırakma yeteneği sunar.
3. Veri Temizleme ve Ön İşleme: Pandas, eksik değerleri doldurma, kopyaları kaldırma ve kategorik verileri işleme gibi güçlü veri temizleme ve ön işleme yetenekleri sağlar.
4. Veri Manipülasyonu: Pandas, veri manipülasyonu için birleştirme, yeniden şekillendirme ve pivot tablolar gibi birçok yararlı işlev sağlar.
5. Dosya Girişi/Çıktısı: Pandas, CSV, Excel ve SQL gibi farklı dosya biçimlerine veri okumak ve yazmak için yerleşik işlevlere sahiptir.
6. Veri Keşfi: Pandas, veri toplama, gruplandırma ve filtreleme işlevleri sağlayarak verileri keşfetmeyi ve analiz etmeyi kolaylaştırır.
7. Veri görselleştirme: Pandas, matplotlib ve seaborn gibi kitaplıklarla veri görselleştirme için yerleşik desteğe sahiptir.
8. Zaman Serisi Analizi: Pandas, zaman serisi verileri için yerleşik desteğe sahiptir ve zaman serisi verilerini işlemek ve analiz etmek için yararlı işlevler sağlar.
9. Diğer kitaplıklarla entegrasyon: Pandas genellikle numpy, scikit-learn ve matplotlib gibi diğer veri bilimi kitaplıklarıyla birlikte kullanılır.
10. Yüksek Performans: Pandas, numpy üzerine inşa edilmiştir ve yüksek performanslı veri işleme ve analiz yetenekleri sağlamak için optimize edilmiş Cython kodunu kullanır.

.