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.
Modada Pandalar ve Datetime
Pandas, öncelikle veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan popüler bir Python kitaplığıdır. Moda dünyasında, trendleri belirlemek, müşteri tercihlerini analiz etmek ve gelecekteki kalıpları tahmin etmek için çok büyük miktarda veriyi taramak için kullanılabilir. Pandas, tarih ve saatlerle zahmetsizce çalışmamıza olanak tanıyan tarih-saat işlevini destekler.
Çoğu durumda, belirli günleri veya gün aralıklarını veri kümemizden çıkarmak gerekir. Örneğin, Kara Cuma veya Siber Pazartesi gibi önemli indirim günlerine odaklanmak için hafta sonlarını veya tatil günlerini hariç tutmak isteyebiliriz.
Problemi Anlamak
Diyelim ki CSV formatında günlük satış verilerini içeren bir veri setimiz var ve hafta sonlarını hariç tutarak bilgileri analiz etmek istiyoruz. Bunu başarmak için, pandaları kullanarak veri kümesini içe aktarıyoruz ve ardından hafta sonlarını kaldırmak için verileri değiştireceğiz.
İşte adım adım süreç:
1. Gerekli kitaplıkları içe aktarın.
2. Veri setini yükleyin.
3. Tarih sütununu tarih saat biçimine dönüştürün (zaten bu biçimde değilse).
4. Hafta sonlarını hariç tutmak için veri çerçevesini filtreleyin.
5. Filtrelenen verileri analiz edin.
Not: Bu yöntem, tarihin ayrı bir sütunda saklandığı herhangi bir veri kümesine uygulanabilir.
# Step 1: Import the necessary libraries
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay
# Step 2: Load the dataset
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Step 3: Convert the date column to datetime format
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# Step 4: Filter the dataframe to exclude weekends
filtered_data = data[data['date'].dt.dayofweek < 5]
# Step 5: Analyze the filtered data
print(filtered_data.head())
Kodu Yorumlama
Yukarıdaki kod bloğunda, pandas.tseries.offsets'ten iki temel kitaplığı içe aktararak başlıyoruz: pandas ve BDay (iş günü). Veri setini pandas fonksiyonunu kullanarak yüklüyoruz okuma_csvve tarih sütununun tarih saat biçiminde olduğundan emin olun.
The dt.haftanın günü niteliği, haftanın gününü bir tamsayı olarak döndürür (Pazartesi: 0, Pazar: 6). Hafta sonlarını filtrelemek için yalnızca haftanın günü değeri 5'ten küçük olan satırları tutarız.
Son olarak, filtrelenmiş verileri kullanarak ilk birkaç satırı yazdırarak analiz ediyoruz. kafa() fonksiyonu.
Ek İşlevler ve Kitaplıklar
Bu yöntem, diğer filtreleme ölçütlerini içerecek veya farklı tarih aralıklarıyla çalışacak şekilde daha da genişletilebilir. Bu süreci destekleyebilecek bazı yararlı kitaplıklar ve işlevler şunları içerir:
- Dizi: Verimli dizi işleme ve matematiksel işlemler için kullanılabilen, Python'da sayısal hesaplama için bir kitaplık.
- TarihSaat: Tarihler ve saatlerle kolayca çalışmamıza yardımcı olan, Python'un standart kitaplığında bulunan bir modül.
- tarih aralığı: İş günleri, haftalar veya aylar gibi farklı sıklık ayarlarına göre bir tarih aralığı oluşturmamızı sağlayan pandalar içindeki bir işlev.
Bu araçları ve teknikleri pandalar ve tarih-saat manipülasyonu ile birlikte kullanarak, moda endüstrisinin trendleri, müşteri tercihlerini ve satış performansını belirleme gibi özel ihtiyaçlarını karşılayan sağlam veri analizi iş akışları oluşturabilirsiniz.
