Günümüz dünyasında, verilerle uğraşmak hem geliştiriciler hem de analistler için temel bir beceri haline geldi. Veri analizi gerçekleştirmeye yardımcı olan güçlü bir kitaplık, pandalar, Python programlama dili üzerine inşa edilmiştir. Bu yazıda, kullanarak Python'da pandaların nasıl kurulacağına bakacağız. Git, kitaplığın işleyişini anlayın ve veri analizi görevlerimize yardımcı olacak çeşitli işlevleri keşfedin. Öyleyse, hemen içine dalalım.
Git'i kullanarak pandaları yükleme
Git'i kullanarak pandaları yüklemek için önce pandalar deposunu GitHub'dan yerel makinenize klonlamanız gerekir. Deponun bir kopyasına sahip olduğunuzda, her şeyi düzgün bir şekilde kurmak için aşağıda belirtilen adımları takip edebilirsiniz.
git clone git://github.com/pandas-dev/pandas.git cd pandas python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate` pip install -e .
Yukarıdaki kod aşağıdakileri yapar:
- Pandalar deposunu klonlar.
- Geçerli dizini pandalar klasörüne değiştirir.
- “venv” adında bir sanal ortam oluşturur.
- Sanal ortamı etkinleştirir.
- Pandaları, kaynak kodunu doğrudan değiştirmenize izin verecek şekilde düzenlenebilir modda yükler.
Artık Git aracılığıyla pandalar kurduğumuza göre, onunla Python'da çalışmaya başlayabiliriz.
Pandalarla Başlarken
Pandaları kullanmaya başlamak için Python kodunuzdaki kitaplığı içe aktarmanız gerekir. Bunu aşağıdaki komutu kullanarak yapabilirsiniz:
import pandas as pd
Artık içe aktarılan pandalar ile CSV, Excel veya SQL veritabanları gibi çeşitli biçimlerdeki veri kümeleriyle çalışmaya başlayabilirsiniz. Pandas, veri işleme için iki temel veri yapısı kullanır: Veri çerçevesi ve Dizi.
DataFrame, etiketli eksenleri olan iki boyutlu bir tablodur, Series ise tek boyutlu, etiketli bir dizidir. Bu veri yapıları, verileriniz üzerinde çeşitli işlemler ve analizler yapmanızı sağlar.
Veri yükleme ve keşif
Pandaların nasıl kullanılacağını göstermek için, farklı ürünler, kategorileri ve fiyatları hakkında ayrıntılar içeren bir CSV dosyası olan örnek bir veri kümesini ele alalım. Dosyayı yükleyebilir ve bunun gibi bir DataFrame oluşturabilirsiniz:
data = pd.read_csv('products.csv')
DataFrame içeriğini görüntülemek için aşağıdaki komutu kullanın:
print(data.head())
The kafa() işlevi, DataFrame'in ilk beş satırını döndürür. Panda işlevlerini kullanarak istatistikleri hesaplama, verileri filtreleme ve sütunları değiştirme gibi diğer işlemleri de gerçekleştirebilirsiniz.
Sonuç
Bu makale sayesinde, nasıl yapılacağını öğrendik Git'i kullanarak Python'da pandaları kurun ve DataFrames ve Series gibi kitaplığın temel kavramlarını araştırdı. Ek olarak, pandas işlevlerini kullanarak verileri yüklemeyi ve keşfetmeyi öğrendik. Bu temel kavramlarla, artık projelerinizde veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için gereken bilgiyle donatıldınız. Pandalarla çalışmaya devam ederken, bu güçlü kitaplığın sunduğu çok çeşitli işlevleri ve yöntemleri keşfettiğinizden emin olun - veri dünyasında her zaman öğrenilecek daha çok şey vardır!
