Pandas provides fast and flexible data structures for relational data analysis. Handles missing data (NaN, NA, NaT) in both floating and non-floating point data. Offers automatic data alignment and flexible group by functionality. Supports merging, joining, reshaping, and pivoting of data sets. Includes robust IO tools for various file formats and databases
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili eğitim serisinin bir bölümüdür. Eğitmen, Python'da kütüphaneler ve modüller konusunu detaylı şekilde anlatmaktadır.. Video, Python'daki kütüphaneler konusuna giriş yaparak başlıyor ve Pypi deposunun ne olduğunu açıklıyor. Ardından pip (Python Package Manager) komutunun kullanımı, kütüphanelerin nasıl yükleneceği ve Python programlarına nasıl dahil edileceği gösteriliyor. Daha sonra "for" sınıfı kullanılarak renk değiştirme örnekleri ve CSV dosyalarını manipüle etmek için "csv" ve "pandas" gibi kütüphanelerin kullanımı örneklerle anlatılıyor.. Videoda ayrıca açık kaynaklı kütüphanelerin ne olduğu, ticari kullanım için dikkat edilmesi gereken noktalar ve kütüphaneleri öğrenmek için Google'da arama yapma yöntemi de paylaşılmaktadır. Video, bir sonraki derste kendi yazılan Python programlarının modlu olarak nasıl yükleneceği konusunun işleneceği bilgisiyle sonlanmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan programlama eğitim içeriğidir. Eğitmen, Pandas kütüphanesi kullanarak Binance API'sinden veri çekme ve işleme tekniklerini adım adım anlatmaktadır.. Video, Pandas kütüphanesinin kurulumu ve kullanımı ile başlayıp, Binance API'sinden coin sembolleri, periyotlar ve limit değerleri gibi parametrelerle veri çekme fonksiyonunun tanımlanmasını göstermektedir. Ardından, çekilen verilerin JSON formatında geldiği ve Pandas kütüphanesi kullanılarak DataFrame (tablo) yapısına dönüştürülmesi, verilerin isimlendirilmesi ve string verilerin float'a dönüştürülmesi anlatılmaktadır.. Eğitim, BTC/USDT sembolünün verilerini örnek olarak kullanarak, verilerin nasıl tablo haline getirileceğini, sütunların nasıl isimlendirileceğini ve gerekli verilerin (open, high, low, close ve volume) nasıl seçileceğini göstermektedir. Video, bir serinin parçası olup, bir sonraki videoda close değerlerine erişim gibi konuların ele alınacağı belirtilmektedir.
Bu video, Python programlama dilinde Pandas kütüphanesi kullanarak veri setlerinde gruplara göre özet istatistik hesaplama yöntemlerini gösteren bir eğitim içeriğidir.. Video, Pandas kütüphanesinin nasıl import edileceğini ve örnek bir veri setinin nasıl oluşturulacağını göstererek başlıyor. Ardından, gruplara göre ortalama değer hesaplama, birden fazla grup sütunu kullanarak hesaplama ve birden fazla özet istatistik hesaplama gibi farklı örnekler sunuluyor. Her örnek için kod yazımı ve sonuçların nasıl yorumlanacağı adım adım açıklanıyor.
Pandas .drop() method removes rows or columns from DataFrames. Method returns new DataFrame unless inplace parameter is True
Two-dimensional, size-mutable tabular data structure. Contains labeled axes (rows and columns). Can be thought of as dict-like container for Series objects. Primary pandas data structure
Converts various data types to pandas datetime objects. Requires minimum "year", "month", "day" columns in DataFrame. Supports various input types including scalars, arrays, Series, and DataFrame
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Python programlama dilinde Pandas kütüphanesi kullanarak veri çerçevelerinde özet istatistiklerin nasıl hesaplanacağını göstermektedir.. Video, Pandas kütüphanesinin import edilmesi ve örnek bir veri çerçevesinin oluşturulmasıyla başlar. Ardından, tek bir sütundan (örneğin x1) ortalama hesaplama, tüm sayısal sütunlardan ortalama hesaplama, birden fazla özet istatistik hesaplama ve gruplandırma yaparak özet istatistikler hesaplama gibi farklı yöntemler adım adım gösterilir. Her bir yöntem için Python kodları ve sonuçları detaylı olarak açıklanmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan veri analizi ve Python programlama dili eğitim içeriğidir. Eğitmen, özellikle yeni başlayanlar için Pandas kütüphanesi kullanarak string yapılarıyla nasıl çalışılacağını anlatmaktadır.. Video, Pandas'ta string metodlarının kullanımını adım adım göstermektedir. İlk olarak temel string metotları (upper, lower, title, genelleştir) ve zincir yöntemiyle kullanımı anlatılmakta, ardından replace, contains, startsWith, endsWith gibi filtreleme metodları açıklanmaktadır. Son bölümde ise strip (strip, left strip, right strip) ve split metodları detaylı olarak ele alınmakta, split metodunun Pandas veri setlerinde nasıl kullanılabileceği ve expand parametresi ile dataframe şeklinde döndürme yöntemi de gösterilmektedir.. Eğitim, "review data" adlı bir veri seti üzerinde uygulamalı olarak sunulmakta ve veri dosyalarının çoğunlukla string yapılarıyla geldiği vurgulanmaktadır.
Bu video, Tirendaz Akademi kanalında yayınlanan bir eğitim dersidir. Eğitmen, Python'da Pandas kütüphanesini anlatmaktadır.. Video, veri analizi ve büyük veri kavramlarıyla başlayıp Pandas kütüphanesinin önemi hakkında bilgi vermektedir. Pandas'ın veri yapıları (Series ve DataFrame), yükleme yöntemleri (Anaconda ve pip), import etme ve kısaltma kullanımı detaylı olarak anlatılmaktadır. Video, Pandas'a giriş yaparak temel bilgileri sunmakta ve gelecek derslerde daha ayrıntılı bilgi verileceğini belirtmektedir.
Pandas provides Series and DataFrame classes for handling different data types. DataFrame is a two-dimensional data structure with rows and columns. IPython automatically enables tab completion for DataFrame columns
Anaconda distribution provides easiest installation for new Python users. Miniconda recommended for experienced users with conda package manager. Installation possible via pip from PyPI with pip>=19.3. Source installation available through contributing guide
Bu video, "Trenle Akademi" kanalında yayınlanan bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, Pandas kütüphanesi kullanarak veri setlerinde aritmetik işlemler ve fonksiyon uygulamalarını anlatmaktadır.. Video, Pandas kütüphanesinin temel kullanımını göstermektedir. Önce Series veri yapısında aritmetik işlemler (toplama, çıkarma, çarpma, bölme) ve eksik veri yönetimi anlatılmaktadır. Ardından DataFrame veri yapısında aynı işlemler, farklı indekslere sahip veri setlerinde eksik değer atama, çarpmaya göre ters alma ve özel aritmetik metotlar (power, sub) gösterilmektedir. Son olarak, veri setlerine fonksiyon uygulama (apply metodu) ve kendi fonksiyonlarınızı veri setlerine uygulama konuları ele alınmaktadır.
Bu video, bir konuşmacının Pandas kütüphanesini anlattığı eğitim serisinin ilk bölümüdür.. Video, Pandas kütüphanesinin temel kavramlarını ve seriler üzerinde yapılan işlemleri ele almaktadır. İlk bölümde serilerin ne olduğu, listelerden farkı, indeksleme özelliği ve serilere isim verme yöntemleri açıklanırken, ikinci bölümde seriler üzerinde matematiksel (karekök alma, kare alma), istatistiksel (minimum, maksimum, ortalama, standart sapma, çeyreklikler) ve mantıksal işlemler gösterilmektedir.. Eğitim serisi dört bölümlük olup, bu video serinin ilk bölümüdür ve bir sonraki videoda dataframe üzerinde hangi fonksiyonların kullanılacağı konusunun ele alınacağı belirtilmektedir. Video, veri manipülasyonu ve analizi yapmak isteyenler için Pandas kütüphanesinin temel kavramlarını öğrenmek isteyenler için faydalı olacaktır.
Bu video, Python serisinin üçüncü dersi olup, eğitmen tarafından mekansal ilişkiler ve operasyonlar konusu anlatılmaktadır.. Ders, mekansal ilişkilerin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından farklı veri tiplerini (nokta, çizgi, alan) kullanarak örnekler veriyor. Eğitmen, Panda ve GeoPanda kütüphanelerini kullanarak şehirler, iller, nehirler gibi veri setlerini yükleyip, Ankara-Istanbul arası çizgi verisi oluşturma, mekansal operasyonlar (contains, intersect, cross) gibi konuları kod örnekleriyle gösteriyor. Dersin sonunda, bir sonraki derste mekansal operasyonların daha detaylı inceleneceği belirtiliyor.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili ile betimsel istatistik hesaplama konulu bir eğitim içeriğidir.. Videoda, betimsel istatistikin ne olduğu açıklandıktan sonra, numpy, pandas ve matplotlib gibi gerekli kütüphanelerin nasıl yükleneceği gösterilmektedir. Eğitmen, 2016-2017 ve 2017-2018 futbol veri seti üzerinde ortalama, mod, medyan, minimum, maksimum, varyans, standart sapma, çarpıklık, basıklık ve çeyreklik değerler gibi istatistiksel ölçüleri hesaplama yöntemlerini adım adım kod örnekleriyle açıklamaktadır.. Video ayrıca pandas kütüphanesinin describe() fonksiyonunu kullanarak tüm istatistiksel değerlerin bir kez gösterilebileceğini de göstermektedir. Bu içerik, veri analizi yapmak isteyenler için temel bir kaynak niteliğindedir.
Bu video, bir eğitim kursunun tanıtım bölümüdür. Eğitmen, "Data Science ve Python Sıfırdan Uzmanlığa" adlı kursun içeriğini ve yapısını anlatmaktadır.. Kurs, yedi adımlık yapay zeka yolculuğunun ikinci kursunudur ve veri bilimi temellerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Kurs boyunca Chele ve veri bilimi, Python temelleri, Python veri bilimi, toolbox, veri temizleme, pandas kütüphanesi detayları, pandas ile veri analizi ve Titanic projesi gibi konular ele alınacaktır. Eğitmen, Google'ın bir alt kuruluşu olan Kaggle sitesinden dersler verileceğini ve kurs boyunca Pokémon ve Titanic veri setleri kullanılacağını belirtmektedir. Ayrıca, öğrencilerin İngilizce terimlerle öğrenmeleri, quizleri ve sınavları önemsemeleri, derslerde kodlamaları ve not alması tavsiye edilmektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere CSV dosyaları ile nasıl çalışılacağını adım adım göstermektedir.. Video, CSV dosyalarının ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından Notepad ve Excel kullanarak CSV dosyaları oluşturma yöntemlerini gösteriyor. Daha sonra Pandas kütüphanesi kullanılarak bu dosyaların nasıl okunacağı, verilerin nasıl görüntüleneceği ve temel işlemlerin nasıl yapılacağı anlatılıyor. Ayrıca Türkçe karakter sorunları, farklı ayırıcılar (virgül, noktalı virgül) ve header parametreleri gibi pratik konular da ele alınıyor. Video, veri analizi ve makine öğrenmesi eğitimlerinde sıkça kullanılan CSV dosyalarıyla çalışma temelini oluşturuyor.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan dört günlük Python eğitim serisinin son gününü içeren kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, Python'da veri analizi ve görselleştirme tekniklerini adım adım anlatmaktadır.. Video, Pandas kütüphanesinin kurulumu ve kullanımı ile başlayıp, CSV dosyalarının okunması, veri temizleme, DataFrame manipülasyonu, veri gruplama ve keplergl kütüphanesi ile harita görselleştirme tekniklerine kadar uzanan bir yapıya sahiptir. Eğitmen, tüm konuları deprem verileri üzerinden pratik örneklerle göstermekte ve son bölümde soru-cevap bölümüyle izleyicilerin sorularını yanıtlamaktadır.. Eğitimde ayrıca TÜİK ve Kaggle gibi veri kaynakları, Stack Overflow'un kod soruları için kullanımı ve Jupyter Notebook üzerinde çalışma teknikleri de ele alınmaktadır. Video, Python programlama diline yeni başlayanlar için temel bilgileri içermekte, aynı zamanda daha ileri seviye kullanıcılar için de veri görselleştirme teknikleri sunmaktadır.