Pandas Python Nedir? Nasıl Kullanılır? (2023)

Pandas Python Nedir? Nasıl Kullanılır? sorusunu bu blog yazımızda sizlere detaylı olarak açıklayacağız. Umarım bu yazımız sizlere faydalı olur.

Pandas, Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan popüler bir kütüphanedir. Pandas, verilerinizi kolayca yükleyebilmenize, temizleyebilmenize, analiz edebilmenize ve dönüştürebilmenize olanak tanır. Bu blog yazısında, Pandas kütüphanesinin temel işlevlerini ve nasıl kullanılacağını adım adım açıklayacağız. Ayrıca, bu yazıda Pandas ile ilgili sık sorulan sorulara da cevap vereceğiz.

Pandas Nedir?

Pandas, Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Pandas, büyük ve karmaşık veri setlerini yüklemek, işlemek ve analiz etmek için kullanılabilir. Ayrıca, Pandas, verilerinizi farklı veri yapılarına (örneğin, DataFrame ve Seriler) dönüştürmenize olanak tanır.

Pandas, NumPy kütüphanesi üzerine kurulmuştur ve Python programlama dilinde verileri işlemek için kullanılan diğer kütüphanelere kıyasla daha yüksek bir verimlilik sunar. Pandas, veri yükleme, veri filtreleme, sıralama, gruplama ve birleştirme gibi işlemler için birçok kullanışlı fonksiyon sağlar.

Pandas kütüphanesi, veri bilimciler, araştırmacılar ve analistler tarafından yaygın olarak kullanılır. Pandas, verileri hızlı bir şekilde işlemenizi sağlar ve bu da veri analizine yönelik araştırmaları hızlandırabilir. Pandas ayrıca, Python programlama dili ve çeşitli diğer veri bilimi araçları ile uyumludur.

Pandas’ın başlıca özellikleri şunlardır:

1. DataFrame: Pandas DataFrame, verileri sütunlar ve satırlar halinde düzenleyen bir veri yapısıdır. Bu veri yapısı, büyük ve karmaşık veri setlerinin işlenmesini kolaylaştırır.
2. Veri Yükleme: Pandas, farklı dosya formatlarındaki verileri yükleyebilir. CSV, Excel, SQL veritabanları, HTML sayfaları ve daha birçok veri kaynağı Pandas ile yüklenebilir.
3. Veri Manipülasyonu: Pandas, verileri filtreleyebilir, sıralayabilir, birleştirebilir ve gruplayabilir. Ayrıca, verileri dönüştürebilir ve farklı veri yapılarına çevirebilir.
4. Hızlı Veri Analizi: Pandas, büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak tanır. Bu, veri analizi ve araştırmaları hızlandırabilir.

Pandas’ın kullanımı oldukça kolaydır ve Python programlama dilinde verileri işlemenin en etkili yollarından biridir. Başlangıç seviyesindeki bir kullanıcı bile, Pandas kütüphanesini kolayca kullanabilir ve veri analizi sürecinde zaman ve çaba tasarrufu sağlayabilir.

Sonuç olarak, Pandas, Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Pandas, veri yükleme, veri manipülasyonu ve hızlı veri analizi gibi birçok işlem

Pandas Nasıl Kullanılır?

Pandas kullanmak oldukça kolaydır ve birkaç satır kod ile büyük veri setlerini kolayca yükleyebilir, analiz edebilir ve manipüle edebilirsiniz. Pandas’ın en temel veri yapısı, DataFrame olarak adlandırılan bir tablodur. DataFrame, satırları ve sütunları olan bir veri yapısıdır ve her sütun farklı bir veri türü içerebilir. Pandas ayrıca, Series olarak adlandırılan tek bir boyutlu bir veri yapısı da içerir.

Örneğin, bir CSV dosyasındaki verileri yüklemek istediğinizi varsayalım. Pandas, bu verileri yüklemek ve analiz etmek için kullanılabilir. Aşağıdaki kod bloğu, Pandas’ın bir CSV dosyasındaki verileri yükleme işlemini göstermektedir:

import pandas as pd

# CSV dosyasını yükle
df = pd.read_csv("veriler.csv")

# DataFrame'i görüntüle
print(df.head())

Bu kod, “veriler.csv” dosyasındaki verileri yükleyecektir. Dosya, birçok satır ve sütun içeren bir tablo gibi görünebilir. read_csv() fonksiyonu, CSV dosyasındaki verileri bir DataFrame olarak yükler ve df değişkenine atar. head() fonksiyonu, DataFrame’in ilk beş satırını ekrana yazdırır.

Ayrıca, Pandas’ın çeşitli veri manipülasyon fonksiyonları da vardır. Örneğin, verileri sıralamak, filtrelemek, birleştirmek ve gruplamak için çeşitli fonksiyonlar mevcuttur. Aşağıdaki kod bloğu, DataFrame’deki verileri bir sütuna göre sıralamayı ve sadece belirli bir sütunu seçmeyi göstermektedir:

# Sıralama yap
df = df.sort_values("sütun_adı")

# Belirli bir sütunu seç
df = df["sütun_adı"]

Bu kod, DataFrame’deki verileri “sütun_adı” sütununa göre sıralar ve yalnızca bu sütunu seçer. Pandas, verileri filtrelemek, birleştirmek ve gruplamak için de benzer şekilde kolay kullanımlı fonksiyonlar sunar.

Sonuç olarak, Pandas, büyük ve karmaşık veri setlerinin yüklenmesi, manipüle edilmesi ve analiz edilmesi için kullanılan güçlü bir Python kütüphanesidir. Pandas, birçok kullanışlı fonksiyon sağlar ve kullanımı oldukça kolaydır.