• Buradasın

    Pandas ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Pandas, Python programlama dili için geliştirilmiş veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan güçlü bir kütüphanedir 13. Şunlara yarar sağlar:
    • Veri Yapıları: İki boyutlu veri yapıları olan DataFrame ve Series ile çalışarak verileri daha iyi organize etmeyi ve yönetmeyi kolaylaştırır 12.
    • Veri Okuma ve Yazma: CSV, Excel, SQL, JSON gibi çeşitli veri formatlarından veri okumayı ve yazmayı destekler 34.
    • Veri Temizleme ve Dönüştürme: Veri çerçevelerindeki boş değerleri doldurma, sütunları yeniden adlandırma, sıralama, filtreleme gibi işlemleri yapar 34.
    • İstatistiksel İşlemler: Verilerin istatistiksel özetini çıkarma, gruplama ve toplama işlemleri için birçok metod sunar 12.
    • Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle entegre çalışarak verileri görselleştirmeyi mümkün kılar 13.
    Pandas, veri bilimi, analistler ve mühendisler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. python-sitesi.com.tr
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. haktanbozer.com.tr
        3
      4. facadium.com.tr
        4
      5. nvidia.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?

    Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılır. Pandas ile yapılabilecek bazı veri analizi işlemleri şunlardır: Veri yükleme ve saklama: CSV ve Excel dosyalarını okuma. Veri inceleme ve temizleme: Null değerleri inceleme ve temizleme. Gruplama ve toplama: Belirli bir sütuna göre gruplama yaparak istatistiksel hesaplamalar yapma. Zaman serisi işlemleri: Tarih ve saatle ilgili işlemleri kolaylaştırma. Veri görselleştirme: Grafiksel gösterimler oluşturma. Korelasyon analizi: Değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplama.
    5 kaynak

    Python pandas kütüphanesi nedir?

    Python pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için geliştirilmiş açık kaynaklı bir kütüphanedir. Temel özellikleri: - DataFrame ve Series gibi veri yapılarıyla çalışma. - Veri filtreleme, sıralama, birleştirme gibi işlemler için güçlü araçlar. - Eksik veri yönetimi ve veri görselleştirme entegrasyonu. - Hızlı performans, büyük veri kümeleriyle etkili çalışma. Kullanım alanları: - Veri temizleme. - Veri dönüşümü. - İstatistiksel analizler. - Makine öğrenmesi modellerine veri hazırlama. Popüler olduğu alanlar: veri bilimi, finans, mühendislik, sağlık. Kurulum: Python yüklü olduktan sonra, `pip install pandas` komutuyla yapılabilir.
    5 kaynak

    Pandas için hangi kütüphane gerekli?

    Pandas kütüphanesini kullanmak için NumPy kütüphanesi de gereklidir.
    5 kaynak

    Pandas ile Excel okuma nasıl yapılır?

    Pandas ile Excel okumak için `read_excel()` fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyonun kullanımı şu şekildedir: ```python import pandas as pd # Excel dosyasını okuma df = pd.read_excel('dosya.xlsx') ``` Parametreler: - `file_path`: Excel dosyasının yolu. - `sheet_name`: Okunacak Excel sayfasının adı veya konumu (isteğe bağlı). Ayrıca, belirli sütunları okumak için `usecols` parametresi kullanılabilir.
    5 kaynak

    Python pandas yerine ne kullanılır?

    Python Pandas yerine kullanılabilecek bazı alternatifler şunlardır: 1. Modin: Pandas-like API sunan ve büyük datasetsleri paralelleştirerek işleyebilen bir distributed dataframe kütüphanesi. 2. Dask: Pandas işlemlerini birden fazla çekirdek veya makine üzerinde paralelleştirerek ölçeklenebilirlik sağlayan bir paralel hesaplama kütüphanesi. 3. Vaex: Lazy Out-of-Core dataframes ile çalışan, SQL-like sözdizimine sahip, yüksek performanslı bir Python kütüphanesi. 4. Polars: Tek bir makinede çalışan, Pandas'tan 5-10 kat daha hızlı işlemler yapabilen bir dataframe kütüphanesi. 5. R Programlama Dili: İstatistiksel analizler, veri görselleştirme ve veri madenciliği için güçlü bir dil. Ayrıca, Google Sheets, Tableau ve Power BI gibi veri işleme ve analiz için kullanılabilecek diğer araçlar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Pandas'ta en çok kullanılan komutlar nelerdir?

    Pandas'ta en çok kullanılan komutlar şunlardır: 1. `read_csv()`: CSV dosyasını Pandas veri çerçevesine yükler. 2. `head()` ve `tail()`: Veri çerçevesinin ilk veya son birkaç satırını görüntüler. 3. `info()`: Veri çerçevesinin sütun türleri, toplam satır sayısı, boş değerler ve bellek kullanımı hakkında bilgi verir. 4. `describe()`: Sayısal sütunlar için özet istatistikler (ortalama, standart sapma vb.) sağlar. 5. `dropna()`: Boş değerleri olan satırları veya sütunları çıkarır. 6. `fillna()`: Boş değerleri belirli bir değerle doldurur. 7. `sort_values()`: Verileri belirli bir sütuna göre sıralar. 8. `pivot_table()`: Veri çerçevesindeki verileri yeniden düzenler. 9. `apply()`: Veri çerçevesindeki sütun veya satırlar üzerinde bir işlevi uygular. 10. `merge()`: İki veya daha fazla veri çerçevesini birleştirir.
    5 kaynak

    Pandas nasıl yüklenir?

    Pandas kütüphanesini yüklemek için iki yaygın yöntem vardır: pip ve Anaconda. 1. pip Kullanarak Yükleme: - Komut istemini açın ve aşağıdaki komutu girin: `pip install pandas`. - Belirli bir sürüm yüklemek için: `pip install pandas==1.5.3` (İstediğiniz sürümü yazın). 2. Anaconda Kullanarak Yükleme: - Anaconda Navigator'ı açın ve "Environments" sayfasına gidin. - "Create" düğmesine basarak yeni bir ortam oluşturun ve ortama "Pandas" adını verin. - Python sürümünü seçin ve "Create" düğmesine tekrar basın. - Yeni ortam aktif hale geldiğinde, "Search Packages" alanına "pandas" yazın ve paketi işaretleyin. - "Apply" düğmesine basarak kurulumu tamamlayın. Kurulumdan sonra, Pandas'ın doğru şekilde yüklendiğini kontrol etmek için Python'da `import pandas as pd` komutunu kullanabilirsiniz.
    5 kaynak