• Buradasın

    Pandas veri analizi için hangi fonksiyonlar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Pandas veri analizi için kullanılan bazı fonksiyonlar şunlardır:
    • Veri oluşturma ve okuma fonksiyonları:
      • pd.Series()
        : Tek boyutlu bir Series veri yapısı oluşturur 1.
      • pd.DataFrame()
        : Çok boyutlu bir DataFrame veri yapısı oluşturur 1.
      • pd.read_csv()
        : CSV dosyasından veriyi okur ve DataFrame'e dönüştürür 14.
      • pd.read_excel()
        : Excel dosyasından veriyi okur 14.
    • Veri gözlemleme fonksiyonları:
      • head()
        , 
        tail()
        : DataFrame'in ilk veya son birkaç satırını gösterir 1.
      • info()
        : DataFrame hakkında bilgi, sütun türleri ve eksik değer sayıları gibi detayları görüntüler 1.
      • describe()
        : Sayısal sütunlar için temel istatistiksel bilgileri gösterir 14.
    • Veri seçme ve filtreleme fonksiyonları:
      • loc[]
        : Etiket veya boolean indeksleme kullanarak veriyi seçer 12.
      • iloc[]
        : Konum indeksleme kullanarak veriyi seçer 12.
      • isin()
        : Belirli değerlere sahip satırları filtreler 12.
    • Veri düzenleme fonksiyonları:
      • drop()
        : Belirli satır veya sütunları çıkarır 1.
      • fillna()
        : Eksik değerleri belirli bir değerle doldurur 14.
      • replace()
        : Belirli değerleri başka değerlerle değiştirir 1.
    • Gruplama ve agregasyon fonksiyonları:
      • groupby()
        : Veriyi belirli bir sütuna göre gruplar 1.
      • agg()
        , 
        sum()
        , 
        mean()
        , 
        min()
        , 
        max()
        : Gruplanmış veri üzerinde istatistiksel işlemler yapar 1.
    • Veri birleştirme ve birleşim fonksiyonları:
      • merge()
        , 
        join()
        : Farklı DataFrame'leri birleştirir 1.
      • concat()
        : DataFrame'leri birleştirir veya üst üste ekler 1.
    • Sıralama fonksiyonları:
      • sort_values()
        : Belirli bir sütuna göre veriyi sıralar 1.
      • sort_index()
        : İndeks sırasına göre veriyi sıralar 1.
    • Veri görselleştirme fonksiyonları:
      • plot()
        : Grafikler oluşturur (çizgi, çubuk, pasta vb.) 1.
      • hist()
        : Hist
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. handsonmentor.com
        1
      2. infoldia.com
        2
      3. ekolsoft.com
        3
      4. analyticsvidhya.com
        4
      5. turkeruzun.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Kategorik veri analizi nasıl yapılır?

    Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: İki yönlü frekans tabloları: Kategorik verilerdeki örüntüleri ve bağlantıları görmek için kullanılır. Ki-kare testleri: Uyum iyiliği, bağımsızlık ve dağılıma uygunluk testlerinde kullanılır. Lojistik regresyon analizleri: Kategorik bağımlı değişkenli regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Log-lineer modeller: Birden çok kategorik değişken arasındaki kompleks ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Kategorik veri analizi için R-Project, SPSS, Minitab gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir. Kategorik veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar: Beklenen frekanslar: Testlerin güvenilir olması için beklenen frekansların en az 5 olması istenir. Çapraz tablolar: Gözlemler, çapraz tablolar ile özetlenir. Test seçimi: Farklı veri türleri için farklı testler seçilmelidir. Kategorik veri analizi konusunda daha fazla bilgi edinmek için istmer.com ve acikders.ankara.edu.tr gibi kaynaklar kullanılabilir.
    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

    Numpy ve pandas arasındaki fark nedir?

    NumPy ve Pandas arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Yapıları: NumPy, çok boyutlu diziler (arrays) sunar. Pandas, DataFrame ve Series gibi veri yapıları sağlar; bunlar tek veya çok boyutlu, indeks bilgisi içeren yapılardır. Kullanım Alanı: NumPy, bilimsel hesaplamalar, makine öğrenimi ve sayısal simülasyonlar için tercih edilir. Pandas, veri manipülasyonu, analizi ve veri temizliği için kullanılır. Performans: NumPy, küçük veri setleri üzerinde daha hızlıdır. Pandas, 500 bin veya daha fazla satır içeren veri setlerinde daha iyi performans gösterir. Bellek Kullanımı: NumPy, bellek açısından daha verimlidir. Pandas, zengin özellikleri nedeniyle büyük veri çerçeveleriyle çalışırken daha fazla bellek tüketir.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örneklerinden bazıları şunlardır: Bir şirket için çevrim içi varlığını geliştirme. Yerel bir kahve dükkanında müşterilere daha iyi hizmet sunma. Borsa analizi. Çalışan performansı değerlendirmesi. Müşteri geri bildirim değerlendirmesi.
    5 kaynak

    Pandas ne işe yarar?

    Pandas, Python programlama dilinde veri işleme ve analizi için kullanılan bir yazılım kütüphanesidir. Başlıca kullanım amaçları: Veri ön işleme ve temizleme. Veri analizi. Makine öğrenmesi uygulamaları. Pandas'ın bazı diğer işlevleri arasında veri sıralama, eksik veri işleme, veri gruplama, veri birleştirme ve zaman serisi işlemleri bulunur.
    5 kaynak

    CSV ile veri analizi nasıl yapılır?

    CSV ile veri analizi yapmak için kullanılabilecek bazı araçlar ve yöntemler: Power BI: Çeşitli kaynaklardan veri toplayıp entegre edebilme, veri modelleme ve analiz yapabilme, verileri grafikler ve tablolarla görselleştirebilme imkanı sunar. Elektronik Tablo Programları: Microsoft Excel gibi programlar, tanımlayıcı istatistikleri hesaplama, grafikler oluşturma ve pivot tablolar hazırlama için kullanılabilir. İstatistiksel Yazılım Paketleri: SPSS ve R gibi paketler, CSV dosyalarındaki veriler üzerinde karmaşık analizler yapmaya olanak tanır. Grafiksel Kullanıcı Arayüzleri: Tableau gibi araçlar, CSV verileriyle etkileşimli görselleştirmeler oluşturmayı sağlar. Python: CSV dosyaları üzerinde işlem yapmak için CSV modülü kullanılabilir. CSV dosyalarıyla veri analizi yapmak için genel adımlar: 1. Dosya Seçimi ve Yükleme: Analiz edilecek CSV dosyası seçilir ve araca yüklenir. 2. Verilerin Analizi: Dosya yüklendikten sonra veriler analiz edilir. 3. İstatistiklerin Uygulanması: Tanımlayıcı istatistikler gibi yöntemler uygulanarak veriler özetlenir. 4. Dosyanın İndirilmesi: Analiz tamamlandıktan sonra işlenmiş dosya indirilir.
    5 kaynak