Jump to content

Blogs

Pandas Series(Sütün) Analizi

Bir sütünün değerlerine yönelik analiz yöntemleri: 1-) Bir sütünda kullanılan benzersiz değerler kümesi: df.cylinders.unique() Çıktı: array([8, 4, 6, 3, 5])   2-) Benzersiz değerlerin ne kadar tekrarlandığının tablosu: df.cylinders.value_counts() Çıktı: 4 199 8 103 6 83 3 4 5 3 Name: cylinders, dtype: int64   3-) Grafige dokme: import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,5)) sns.c

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

Pandas Veri Temizleme (Preprocessing)

1-) Dataframe hakkında genel bilgi: df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 398 entries, 0 to 397 Data columns (total 9 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 mpg 398 non-null float64 1 cylinders 398 non-null int64 2 displacement 398 non-null float64 3 horsepower 392 non-null float64 4 weight 398 non-null int64 5 acceleration 398 non-null floa

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

Python Pandas DataFrame Sınıfı

Pandas DataFrame, Python'da veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan çok güçlü bir veri yapısıdır. İşte Pandas DataFrame hakkında ayrıntılı bilgiler: 1. İki Boyutlu Veri Yapısı: DataFrame, iki boyutlu bir veri yapısıdır, yani veriyi satırlar ve sütunlar şeklinde düzenler. Bu, veriyi bir tablo veya elektronik bir çalışma sayfası gibi görselleştirmenizi sağlar. 2. Sütunlar: DataFrame'deki her sütun bir Pandas Serisi (Series) nesnesi olarak kabul edilir. Sütunlar, aynı veri tipindeki

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

Pandas DataFrame Sütünların Veri Tiplerine Göre Filtreleme

Pandas Dataframe sütünları farklı veri tiplerinde olabilir. Değerlendirme yada topluca işlem yapmak için aynı veri tipi sütünlarını seçmek isteyebiliriz. import pandas as pd import numpy as np url = "https://raw.githubusercontent.com/TrainingByPackt/Big-Data-Analysis-with-Python/master/Lesson01/RadNet_Laboratory_Analysis.csv" df = pd.read_csv(url, sep=',') filtered_dict = {key for key, value in dict(df.dtypes).items() if value == 'object'} #int64,int32,float vb. print(df[list(filtered_dic

Pandas Kütüphanesi read_csv() Fonksiyonu

pandas kütüphanesinin read_csv() fonksiyonu, bir CSV (Comma-Separated Values) dosyasını okumak ve bir DataFrame nesnesine dönüştürmek için kullanılır. read_csv() fonksiyonunun bir dizi parametresi vardır, bu parametreler, veri okuma işlemi sırasında davranışınızı özelleştirmenize yardımcı olur. İşte bazı yaygın olarak kullanılan read_csv() parametrelerinin açıklamaları: filepath_or_buffer: Açıklama: Okunacak CSV dosyasının yolu veya URL'si. Bu parametre zorunludur. Örnek Kullanım:

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

Python Pandas Kütüphanesi Series Sınıfı

Pandas kütüphanesindeki Series sınıfı, bir veri dizisi veya tek boyutlu bir veri yapısı oluşturmanıza olanak tanır. pandas.Series() işlevini kullanarak bir Series nesnesi oluştururken aşağıdaki ana parametreleri kullanabilirsiniz: data: Veri dizisini temsil eden bu parametre, Python listesi, numpy dizisi, başka bir Series, bir Python sözlüğü vb. olabilir. Veri, Series nesnesinin ana bileşenidir. index: Bu parametre, Series nesnesinin indekslerini tanımlar. Varsayılan olarak, bir dizi s

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

Python Pandas Kütüphanesi

Pandas, Python programcıları için veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan güçlü bir açık kaynak kütüphanedir. Pandas, verileri düzenlemek, temizlemek, dönüştürmek ve analiz etmek için kullanılır ve özellikle veri bilimi, veri madenciliği ve veri analizi gibi alanlarda yaygın olarak tercih edilir. Pandas, aşağıdaki iki temel veri yapısını temel alır: Pandas Serileri (Series): Tek boyutlu veri dizileridir ve her öğe bir etiket veya indeks ile ilişkilendirilir. Pandas serileri, list

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

NumPy Array

NumPy, Python'da bilimsel hesaplamalar için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. NumPy'nin temel veri yapısı "ndarray" (N-dimensional array) olarak bilinir ve çok boyutlu dizileri temsil eder. NumPy dizileri, listelerden daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışır ve birçok matematiksel işlem için optimize edilmiştir. İşte NumPy dizilerini daha ayrıntılı bir şekilde açıklayan örnekler: Öncelikle, NumPy'yi projenize dahil etmelisiniz. Aşağıdaki gibi NumPy'yi içe aktarabilirsiniz: import numpy

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in NumPy

Python'da Array Kavramı

Python'da "array" terimi genellikle iki farklı kavramı ifade edebilir: Python'ın yerleşik olarak sunulan list veri yapısı ve NumPy kütüphanesi ile kullanılan NumPy dizileri (ndarray). Her iki kavramı da açıklayalım: Python Listesi (List): Python'da, bir dizi veya liste oluşturmak için yerleşik bir veri yapısı olan list kullanılır. Listeler, farklı veri türlerini içerebilir ve elemanlarını değiştirmenize, eklemenize veya kaldırmanıza izin verir. Listeler köşeli parantez [] içinde tanımlanır.

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nedir?

NumPy numpy.arange() Fonksiyonu

NumPy kütüphanesi, Python'da bilimsel hesaplamalar için çok kullanışlı bir araçtır. numpy.arange() işlevi, belirli bir aralıktaki sayıları bir diziye oluşturmanıza yardımcı olan bir işlevidir. İşte numpy.arange() fonksiyonunu örneklerle anlatan birkaç örnek: Temel Kullanım: import numpy as np # 0'dan 9'a kadar (9 dahil değil) olan sayıları içeren bir dizi oluşturur. arr = np.arange(10) print(arr) Çıktı: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] Belirli Bir Başlangıç ve Bitiş Değeri İle: import

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in NumPy

Python join() Fonksiyonu

join() fonksiyonu, Python'da bir dizi (list, tuple, vb.) içinde bulunan elemanları belirli bir ayırıcı (separator) karakteri veya dizesi kullanarak birleştirmek için kullanılan bir string yöntemidir. Bu fonksiyon, özellikle liste elemanlarını bir metin olarak birleştirmek veya yazdırmak istediğinizde kullanışlıdır. join() fonksiyonu, aşağıdaki şekilde kullanılır: ayırıcı.join(dizi) ayırıcı: Birleştirilecek elemanlar arasına eklemek istediğiniz karakter veya dize. Örneğin, boşluk, virg

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Fonksiyonlar

Python'da Rastgele Sayı Üretme - Seçme

Python'ın standart kütüphanesinde bulunan random modülü ile rastgele sayılar üretebiliriz. İşte random modülünü kullanarak bazı örnekler: Ondalık Sayı Üretme: import random # 0 ile 1 arasında rastgele bir ondalık sayı üretme rand_num = random.random() print(rand_num) Bu kod, 0 ile 1 arasında rastgele bir ondalık sayı üretecektir. Belirli Bir Aralıkta Tam Sayı Üretme: import random # 1 ile 10 arasında rastgele bir tam sayı üretme rand_int = random.randint(1, 10) print(rand_in

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in NumPy

NumPy Python Kütüphanesi

NumPy, Python programlama dilinde veri analizi ve bilimsel hesaplama için kullanılan çok sayıda matematiksel işlemi destekleyen bir kütüphanedir. NumPy (Numerical Python) kısaltmasıyla bilinir ve Python ile çalışan bilimsel hesaplama uygulamalarının temelini oluşturur. NumPy, çok boyutlu diziler (arrays) ve matrisler üzerinde işlem yapma yeteneği sunar ve bu nedenle bilimsel hesaplamalar için oldukça yaygın olarak kullanılır. İşte NumPy'nin bazı temel özellikleri: N-boyutlu Diziler (Ar

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in NumPy

Python'da Sanal Ortam Oluşturmak

Python'da sanal ortam oluşturmak, projelerinizi izole bir ortamda çalıştırmanızı sağlar. Bu, her proje için özel bağımlılıklar ve sürüm numaraları kullanmanızı kolaylaştırır. İşte adım adım bir rehber: İlk Adım: Python Kurulumu Öncelikle sisteminizde Python'un yüklü olduğundan emin olun. Sanal Ortam Oluşturma Komut istemcisine gidin (Terminal, Command Prompt, PowerShell vb.) ve projeniz için bir dizin oluşturun. Dizin içinde aşağıdaki komutları çalıştırarak sanal ortamınızı oluştur

None Değeri

Python programlama dilinde None değeri, hiçbir şeyin olmadığını temsil eder. Başka dillerde null, nil veya benzer bir şey olarak adlandırılabilir. None kullanmanın birkaç nedeni vardır. İşte bazı örnekler: Varsayılan Parametre Değeri Olarak: Bir fonksiyonda, parametre değerinin verilmediği durumlar için bir varsayılan değer olarak None kullanılabilir. def my_function(param=None): if param is None: param = "default value" Bir Değişkenin Değerinin Henüz Bilinmediğini Be

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nedir?

Shallow Copying ve Deep Copying

Python'da, bir nesnenin kopyasını oluşturmanın iki yolu vardır: shallow (yüzeyel) kopyalama ve deep (derin) kopyalama. Shallow Copying: Shallow kopyalama, bir nesnenin bir kopyasını oluşturur, ancak bu kopya, orijinal nesne ile aynı iç içe geçmiş nesnelere (nested objects) referans verir. Yani, bir liste veya sözlük gibi bir nesnenin shallow kopyasını oluşturduğunuzda, kopya ve orijinal nesne, aynı iç içe geçmiş nesnelere referans verir. Bu, bir iç içe geçmiş nesnenin kopyada değiştirilmesi

Abstract Base Classes (ABCs)

Abstract Base Classes (ABCs), nesne yönelimli programlamada bir tasarım modelidir. ABC'ler, belirli bir arayüzü tanımlarlar, ancak bu arayüzün nasıl uygulanacağını belirtmezler. Bu, alt sınıfların bu arayüzü uygulamasını ve belirli metotları ayrıntılı bir şekilde tanımlamasını gerektirir. Python'da, abc modülü abstract base class oluşturmayı sağlar. Bu modül, bir sınıfı abstract olarak işaretlemek için bir ABC meta sınıfı ve bir metodu abstract olarak işaretlemek için bir abstractmethod dek

Kalıtım (Inheritance)

Kalıtım (Inheritance), nesne tabanlı programlamada bir sınıfın başka bir sınıftan özelliklerini (metotlar ve değişkenler) miras almasını sağlayan bir mekanizmadır. Bu, kodun yeniden kullanılabilirliğini artırır ve kodun düzenli ve temiz olmasını sağlar. Kalıtım, bir "alt sınıf" veya "türetilmiş sınıf" oluşturarak gerçekleştirilir. Alt sınıf, "üst sınıf" veya "temel sınıf" olarak adlandırılan başka bir sınıftan özellikler alır. Alt sınıf, üst sınıfın tüm özelliklerine sahip olur ve genellikl

Örtülü Yöntemler (Implied Methods)

"Implied Methods" terimi, genellikle bir sınıfın belirli bir işlevi yerine getirmek için otomatik olarak çağrılan metotları ifade eder. Bu metotlar genellikle bir sınıfın belirli bir işlevi yerine getirmesi gerektiğinde, yani belirli bir durumda "çağrıldığında" otomatik olarak çağrılır. Python'da, bu tür metotlar genellikle "magic methods" veya "dunder methods" (double underscore methods) olarak adlandırılır ve çift alt çizgi ile başlar ve biter. Bu metotlar, bir sınıfın örneklerinin belirl

Non-Operator Overloads

Non-Operator Overloads, Python'da özel metotlar veya "magic" metotlar olarak bilinen bir dizi metottur. Bu metotlar, belirli bir sınıfın örneklerinin belirli Python dil özelliklerine nasıl tepki vereceğini tanımlar. Bu metotlar, operatör overloading metotlarına benzer şekilde çalışır, ancak belirli operatörlerle değil, belirli Python dil özellikleriyle ilişkilidirler. Örneğin, __len__ metodu bir sınıfın örneklerinin len() fonksiyonuna nasıl tepki vereceğini tanımlar: class MyCollection:

Operator Overloading

Operator Overloading, nesne yönelimli programlamada kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, önceden tanımlanmış operatörlerin davranışlarını değiştirmemizi sağlar. Yani, operatörlerin bir sınıfın örnekleri üzerinde nasıl çalıştığını özelleştirebiliriz. Python'da, operatör overloading, özel metotlar (special methods) veya magic metotlar olarak da bilinen metotları tanımlayarak gerçekleştirilir. Bu metotlar, çift alt çizgi (__) ile başlar ve biter. Örneğin, __add__, __sub__, __mul__, __truediv__

Özel Değişkenler

Python'da, özel değişkenler genellikle çift alt çizgi (__) ile başlar ve biter. Bu değişkenler, Python dilinin kendisi tarafından tanımlanmıştır ve belirli özel anlamlara sahiptirler. İşte bazı örnekler: __name__: Bu özel değişken, Python tarafından otomatik olarak ayarlanır. Bir script doğrudan çalıştırıldığında, __name__ değişkeninin değeri "__main__" olur. Ancak, bir script başka bir scriptten bir modül olarak içe aktarıldığında, __name__ değişkeninin değeri, içe aktarılan dosyanın adı o

Class Tanımlama

Python'da, bir sınıf (class), belirli özelliklere (attributes) ve metotlara (methods) sahip bir nesne türünü tanımlar. Sınıflar, nesne yönelimli programlamada (OOP) bir temel yapı taşıdır ve benzer nesnelerin bir grup olarak tanımlanmasını ve yönetilmesini sağlar. Bir sınıf tanımı, class anahtar kelimesi ile başlar ve ardından sınıfın adı gelir. Sınıfın adı genellikle büyük harfle başlar. Sınıfın gövdesi, bir girinti bloğunda tanımlanır ve sınıfın özelliklerini ve metotlarını içerir. Ö
×
×
  • Create New...