• Buradasın

    Pandas ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Pandas, Python programlama dilinde veri işleme ve analizi için kullanılan bir yazılım kütüphanesidir 12.
    Başlıca kullanım amaçları:
    • Veri ön işleme ve temizleme 14. Veri bilimcilerin en fazla zaman harcadıkları aşamalardan olan veri ön işleme ve temizleme işlemleri Pandas ile daha kolay ve hızlı yapılır 1.
    • Veri analizi 12. Pandas, zaman etiketli seriler ve sayısal tabloların işlenmesi için veri yapıları oluşturur ve bu yapılar üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirilebilir 2.
    • Makine öğrenmesi uygulamaları 2. Pandas, makine öğrenmesi uygulamalarında sıkça kullanılır 2.
    Pandas'ın bazı diğer işlevleri arasında veri sıralama, eksik veri işleme, veri gruplama, veri birleştirme ve zaman serisi işlemleri bulunur 24.
    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 ile Excel okuma nasıl yapılır?

    Pandas ile Excel dosyası okumak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli modüllerin yüklenmesi. 2. Modülün içe aktarılması. 3. Excel dosyasının okunması. Bazı parametreler: sheet_name: Okunacak sayfa adı veya numarası. header: Başlık satırının hangi satırda olduğu. usecols: Okunacak sütunlar. Örnek kullanım: ```python df = pd.read_excel('Example.xlsx') print(df) ``` Bu kod, `Example.xlsx` dosyasını okur ve içindeki verileri `df` değişkeninde saklar.
    5 kaynak

    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?

    Pandas, çeşitli veri analizi türleri için kullanılır: Veri manipülasyonu ve filtreleme. Veri temizleme. Veri analizi. Veri görselleştirme. Makine öğrenmesi. Pandas, özellikle tablo benzeri veri yapılarıyla çalışmak için tasarlanmıştır ve Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için yaygın olarak kullanılır.
    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

    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'ta en çok kullanılan komutlar nelerdir?

    Pandas'ta en çok kullanılan komutlardan bazıları şunlardır: `head()` ve `tail()`: Veri kümesinin ilk veya son birkaç satırını görüntülemek için kullanılır. `info()`: Veri kümesi hakkında genel bilgi edinmek, sütunların veri tiplerini ve boş değer sayılarını öğrenmek için kullanılır. `describe()`: Sayısal sütunların istatistiksel özetini (ortalama, minimum, maksimum vb.) görmek için kullanılır. `dropna()`: NaN değerler içeren satırları veya sütunları silmek için kullanılır. `fillna()`: Eksik değerleri, örneğin ortalama değerle doldurmak için kullanılır. `where a_column in (): Bir sütunda belirli değerleri filtrelemek için kullanılır. `duplicated()`: Veri kümesinde tekrarlanan satırları bulmak için kullanılır. `apply()`: Bir sütunda Lambda işlevi çalıştırmak ve değerleri değiştirmek için kullanılır. Bu komutlar, veri analizi sürecinde sıkça kullanılan temel işlevlerdir.
    5 kaynak

    Pandas nasıl yüklenir?

    Pandas kütüphanesini yüklemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Anaconda ile kurulum: 1. Anaconda Navigator'ı başlatın. 2. "Environments" (Ortamlar) sayfasına gidin. 3. "Create" (Oluştur) butonuna tıklayın. 4. Ortama "Pandas" gibi bir isim verin. 5. Ortamda çalışacak Python sürümünü seçin ve "Create" (Oluştur) butonuna tıklayın. 6. Yeni ve aktif ortam, "Environments" (Ortamlar) listesinde görünecektir. 7. Paketlerin filtrelenmesi için "All" (Tümü) seçeneğini işaretleyin. 8. Arama alanına "pandas" yazın ve kurulum için Pandas paketini seçin. 9. "Apply" (Uygula) butonuna tıklayın. 10. Kurulum tamamlandığında "Apply" (Uygula) butonuna tıklayarak işlemi tamamlayın. pip ile kurulum. Conda ile kurulum.
    5 kaynak

    Pandas için hangi kütüphane gerekli?

    Pandas kütüphanesini kullanmak için NumPy kütüphanesi de gereklidir.
    5 kaynak