Focus mode

Pandas-Veri Ön İşleme

Pandas DataFrames

Pandas DataFrames


Notebook Link: https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas/blob/master/3%20-%20Pandas%20-%20DataFrames.ipynb

DataFrames (Veri Tabloları)

Pandas Dataframe, satır ve sütunlardan oluşan 2 boyutlu bir tablodur. Aşağıda bir dataframe oluşturalım:

# pokemon dataframe oluşturalım
pokemon = pd.DataFrame({
    'atak': [49, 52, 48, 55, 45],
    'savunma': [49, 43, 65, 40, 160],
     'hız': [45, 65, 43, 90, 70],
     'tür': ['ot', 'ateş', 'su', 'elektrik', 'kaya']
    }, index=["Bulbasaur", "Charmander", "Squirtle", "Pikachu", "Onix"])

# dataframe'i yazdıralım
pokemon
            atak	savunma	 hız	tür
Bulbasaur	49	    49	     45	    ot
Charmander	52	    43	     65	    ateş
Squirtle	48	    65	     43	    su
Pikachu	    55	    40	     90	    elektrik
Onix	    45	    160	     70	    kaya

Dataframe'lerin bazı özelliklerine bakalım:

Dataframe'in sütunlarına ".columns" değeri ile erişelim.

pokemon.columns
Index(['atak', 'savunma', 'hız', 'tür'], dtype='object')

".info()" metodu ile dataframe hakkındaki bazı bilgileri edinebiliriz.

pokemon.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 5 entries, Bulbasaur to Onix
Data columns (total 4 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype 
---  ------   --------------  ----- 
 0   atak     5 non-null      int64 
 1   savunma  5 non-null      int64 
 2   hız      5 non-null      int64 
 3   tür      5 non-null      object
dtypes: int64(3), object(1)
memory usage: 200.0+ bytes

Toplam değer sayısına bakalım:

pokemon.size
20

Pokemon dataframe'inin biçimini (satır ve sütun sayısını) yazdıralım:

pokemon.shape
(5, 4)

Dataframe'in sayısal değerlerinin ortalama, sayı, standart sapma gibi değerlerini yazdıralım:

pokemon.describe()
	    atak	    savunma	    hız
count	5.000000	5.000000	5.000000
mean	49.800000	71.400000	62.600000
std	    3.834058	50.460876	19.398454
min	    45.000000	40.000000	43.000000
25%	    48.000000	43.000000	45.000000
50%	    49.000000	49.000000	65.000000
75%	    52.000000	65.000000	70.000000
max	    55.000000	160.000000	90.000000

İndeksleme, Seçme ve Dilimleme

İstediğimiz sütunu adı ile indeksleyerek seçebiliriz.

pokemon["hız"]
Bulbasaur     45
Charmander    65
Squirtle      43
Pikachu       90
Onix          70
Name: hız, dtype: int64

Dataframe'de de satırları sayısal indeksleriyle seçmek için ".iloc()" metodunu kullanabiliriz.

pokemon.iloc[1]
atak         52
savunma      43
hız          65
tür        ateş
Name: Charmander, dtype: object

Satırları normal indeksleriyle seçmek için ise ".loc()" metodunu kullanabiliriz.

pokemon.loc["Pikachu"]
atak             55
savunma          40
hız              90
tür        elektrik
Name: Pikachu, dtype: object

Dataframe'de de dilimleme gibi şeyler yapabiliriz. 2 boyutlu olduğu için şöyle yaparız:

pokemon.loc["Charmander": "Squirtle", "atak": "savunma"]
	        atak	savunma
Charmander	52	    43
Squirtle	48	    65

Not: dataframe'de indeksleme yaparken kullanabiliyorsak ".iloc()" metodunu kullanalım.

Patika Plus Banner

Yazılım Kariyerinde İlerlemeni Hızlandıracak Eğitimler

Kendi kendine yazılım öğrenirken zorlanıyor, takıldığın noktalarda bir mentore mi ihtiyaç duyuyorsun? Patika+ programlarımız ile 4-8 aylık yoğun eğitim kamplarına katıl, proje tabanlı canlı dersler ve sana özel hazırlanmış eğitimlerle gereken tüm yetenekleri kazan, iş hayatına başla!

Comments

You need to enroll in the course to be able to comment!