Veri manipülasyonu ve analizi dünyasında, eksik değerleri ele almak çok önemli bir görevdir. Pandalar, yaygın olarak kullanılan bir Python kitaplığı, eksik verileri verimli bir şekilde yönetmemizi sağlar. Eksik değerlerle başa çıkmak için yaygın bir yaklaşım, bu değerleri haritalamak ve değiştirmek için sözlükleri kullanmayı içerir. Bu makalede, bir veri kümesindeki eksik değerleri değiştirmek için sözlükleri kullanmak üzere Pandas ve Python'un gücünden nasıl yararlanılacağını tartışacağız.
Python
Python'a tanıtılacak çok az şey var. Tüm geliştiriciler tarafından iyi bilinmektedir.
Python ile istediğiniz her şey yapılabilir ve bu, sadeliği ve basitliği ile birlikte onu günümüzün yıldız programlama dillerinden biri haline getirmiştir. Kodun okunabilirliğini korumanın özellikle önemli olduğu, türü kesin olarak belirlenmiş, nesne yönelimli bir dildir.
Veri bilimi, makine öğrenimi, derin öğrenme ve ilgili her şeyde yıldız dilidir.
Ancak yine de web uygulamaları veya aklınıza gelebilecek başka herhangi bir araç oluşturabilirsiniz.
Her şey için kitapçılar var!!!
Bu bölümde, Python geliştiricisinin sıklıkla karşılaştığı bazı temel sorunları çözüyoruz. Bu şekilde, python'da bir ninja dev olmanın yolu garanti edilir.
Çözüldü: gün pandalar tarih saatini nasıl atlanır
Moda ve programlama tamamen farklı iki dünya gibi görünebilir, ancak veri analizi ve trend tahmini söz konusu olduğunda çok güzel bir şekilde bir araya gelebilirler. Bu makalede, moda endüstrisindeki veri analizi için yaygın bir sorunu keşfedeceğiz: pandaların tarih-saat verilerinden belirli günleri çıkarma. Bu, kalıpları, eğilimleri ve satış verilerini analiz ederken özellikle yararlı olabilir. Kodun adım adım açıklamasını yapacağız ve amacımıza ulaşmamıza yardımcı olacak çeşitli kitaplıkları ve işlevleri tartışacağız.
Çözüldü: postgresql için tablo pandaları
Veri analizi ve işleme dünyasında, en popüler Python kitaplıklarından biri Pandalar. Yapılandırılmış verilerle çalışmak için çeşitli güçlü araçlar sunarak manipüle etmeyi, görselleştirmeyi ve analiz etmeyi kolaylaştırır. Bir veri analistinin karşılaşabileceği pek çok görevden biri, bir bilgisayardan veri aktarmaktır. CSV dosyaya bir PostgreSQL veri tabanı. Bu makalede, her ikisini de kullanarak bu görevi nasıl etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştireceğimizi tartışacağız. Pandalar ve psikopg2 kütüphane. Çözümün kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için bu süreçte yer alan farklı işlevleri ve kitaplıkları da keşfedeceğiz.
Çözüldü: pandalar serisi, serideki her öğeye kelime ekler
Pandas, Python'da yaygın olarak veri işleme ve analiz görevleri için kullanılan güçlü ve esnek bir kitaplıktır. Pandalar içindeki anahtar bileşenlerden biri, Dizi tek boyutlu, etiketli bir dizi oluşturan nesne. Bu yazıda belirli bir soruna odaklanacağız: Pandalar Serisindeki her öğeye bir kelime eklemek. İç işleyişini anlamak için kodu adım adım tartışarak bir çözüm üzerinde yürüyeceğiz. Ek olarak, ilgili kitaplıkları, işlevleri tartışacağız ve benzer sorunlara ilişkin içgörüler sağlayacağız.
Çözüldü: pandalar yoksa veri çerçevesine birden çok sütun ekleyin
Pandas, yüksek performanslı, kullanımı kolay veri yapıları ve veri analiz araçları sağlayan açık kaynaklı bir Python kitaplığıdır. Veri manipülasyonu ve analizi söz konusu olduğunda, geliştiriciler ve veri bilimcileri için tercih edilen bir seçenek haline geldi. Pandas tarafından sağlanan güçlü özelliklerden biri, veri çerçeveleri oluşturmak ve değiştirmektir. Bu yazıda, pandas kütüphanesini kullanarak, eğer yoksa, bir veri çerçevesine birden çok sütun ekleme sürecini keşfedeceğiz. Kodun adım adım açıklamasını inceleyeceğiz ve yol boyunca karşılaşabileceğiniz ilgili işlevlere, kitaplıklara ve sorunlara değineceğiz.
Çözüldü: birden çok sütun pandası ekleyin
Pandas, veri işleme ve analizi için yaygın olarak kullanılan güçlü ve çok yönlü bir Python kitaplığıdır. Verilerle çalışırken yaygın bir gereksinim, bir DataFrame'e birden çok sütun eklemektir. Bu makalede, Pandas kitaplığını kullanarak bir DataFrame'e birden çok sütun ekleme sürecini keşfedeceğiz, kodu tartışacağız ve bir Pandas uzmanı olmanıza yardımcı olabilecek ilgili işlevlere, kitaplıklara ve kavramlara daha derinlemesine dalacağız.
Çözüldü: pandalarda eksik değerlerin sayısını alma
Pandas, Python için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir veri işleme kitaplığıdır. Büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etmek için gereken veri yapılarını ve işlevleri sağlar. Veri bilimcilerin ve analistlerin pandaları kullanırken karşılaştıkları yaygın sorunlardan biri, veri kümesindeki eksik değerleri ele almaktır. Bu makalede, çeşitli teknikler kullanarak bir pandas DataFrame'deki eksik değerlerin sayısını nasıl hesaplayacağımızı, kodun adım adım açıklamalarını keşfedeceğiz ve bu sorunu çözmede yer alan bazı kitaplıklara ve işlevlere daha derinlemesine bakacağız.
Çözüldü: zaman damgasını dönem pandalarına dönüştürün
Günümüz dünyasında, zaman serisi verileriyle çalışmak, bir geliştirici için temel bir beceridir. Yaygın görevlerden biri, bir zaman damgasını haftalık veya aylık veriler gibi belirli bir döneme dönüştürmektir. Bu işlem, verilerdeki eğilimleri ve kalıpları incelemek gibi çeşitli analizler için çok önemlidir. Bu makalede, güçlü Python kitaplığı Pandas'ı kullanarak bir zaman serisi veri kümesinde zaman damgasını döneme dönüştürmeyi keşfedeceğiz. Ayrıca kodu derinlemesine inceleyeceğiz, sürece dahil olan kitaplıkları ve işlevleri keşfedeceğiz ve bu sorunu çözmedeki önemini anlayacağız.
Pandas, zaman serisi verileriyle çalışmak için esnek ve yüksek performanslı işlevler sağlayan açık kaynaklı bir veri analizi ve işleme kitaplığıdır. Görevimizi basit, doğru ve verimli hale getirir.
Çözüldü: pandalardaki tüm sütunları filtrele
Veri analizi dünyasında, büyük veri kümelerini işlemek göz korkutucu bir görev olabilir. Bu sürecin temel parçalarından biri, ilgili bilgileri elde etmek için verileri filtrelemektir. Python'a gelince, güçlü kütüphane pandalar yardımımıza gelir. Bu yazıda tartışacağız bir pandas DataFrame'deki tüm sütunları nasıl filtreleyeceğinizi. Kodun adım adım açıklamasını yapacağız ve benzer problemler için kullanılabilecek kütüphaneler ve fonksiyonlar hakkında derinlemesine bir anlayış sağlayacağız.