Python pandalar nedir

Python işlevleri ve meth

Pandas, bazen “tabular veri” olarak adlandırılan satırlar ve sütunlar kullanılarak düzenlenen verilerle çalışmanıza olanak tanıyan bir Python kitaplığıdır. Tablo verilerini işlemek için muhtemelen Excel gibi bir elektronik tablo kullanmışsınızdır. Pandaların güzelliği, basit veri işleme gibi Excel'i kullandığınız benzer görevler için kullanabilmeniz, ancak makine öğrenimi gibi karmaşık veri bilimi görevlerini desteklemek için de kullanabilmenizdir. 

Pandalar, veri biliminde popüler bir araçtır. İnsanların pazarlama, satış, ürün oluşturma, finans ve sağlık gibi alanlarda karar vermelerine yardımcı olarak endüstriler arasında iş kararlarını yönlendirmek için kullanılabilir.




Pandas Nedir?

h2>

Pandas, veri analiz araçlarına sahip bir Python kütüphanesidir. Bu kitaplığı kullanmak, ondan içgörü elde etmek için verileri değiştirmenize olanak tanır. Wes McKinney, Pandaları yarattı ve başlangıçta finansal veriler üzerinde nicel analiz yapmak için geliştirildi. 2009'da Pandas piyasaya sürüldü ve o zamandan beri veri analizi için bir araç olarak popülaritesi arttı.

Pandas ile Excel gibi veritabanlarından veri aktarabilirsiniz. Pandalar, verilerinizi analiz etmeden önce temizlemenizi sağlar. “Temizlik” genellikle “veri tartışması” olarak adlandırılan verileriniz; veya "veri mugging", işlemeden önce veri kümenizden hatalı verileri kaldırma ve ondan herhangi bir içgörü çıkarma işlemidir. Temiz ve doğru verilere sahip olmak önemlidir. Aksi takdirde, analiz sürecinizin sonuçları en iyi ihtimalle çarpık ve en kötü ihtimalle işe yaramaz olacaktır.

Pandas kullanırken, muhtemelen veri bilimi projeleri için sıklıkla kullanılan bir araç olan Jupyter Notebook adlı bir platform kullanacaksınız. Jupyter Notebook, verileri temizlemenizi ve dönüştürmenizi sağlar. Bununla birlikte istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi görevleri de gerçekleştirebilirsiniz. Kod düzenleyiciye benzer: İçinde kod yazabilir ve çalıştırabilirsiniz.

Python'a aşinaysanız, diziler ve sözlükler gibi veri yapılarını da bilirsiniz. Pandalarda merkezi veri yapısı, bir elektronik tabloya benzer, sütunları olan 2B etiketli bir veri yapısı olan DataFrame'dir. Bir elektronik tablonun tipik olarak üst kısmında her satırın başlığını içeren bir satır bulunur. Ayrıca, her sütunun başlığını içeren kenar boyunca bir sütunu vardır. Pandalarda, bu “title” bölümlere indeks denir. Tıpkı bir Excel elektronik tablosunda olduğu gibi, bu veri yapısını değiştirebilirsiniz. 

Pandalar ne için kullanılır?

Pandalar şu alanlarda veri analizi için kullanılır. veri bilimi alanı. Veri bilimi, veri kümelerinden içgörü elde etmek amacıyla basitçe verilerin incelenmesidir. Bir veri kümesi yalnızca birkaç giriş veya milyonlarca tek bilgi parçası içerebilir. Veri bilimcinin amacı, bir iyileştirme ve analiz süreci aracılığıyla bu verilerden anlam çıkarmaktır. Analiz yapıldıktan sonra, sonuçlar başka bir Python kütüphanesi olan Matplotlib gibi araçlarla görselleştirilebilir.

Katılımcıların %81'i bir eğitim kampına katıldıktan sonra teknik iş beklentileri konusunda daha emin hissettiklerini belirtti. Bugün bir eğitim kampına katılın.

Ortalama bir eğitim kampı mezunu, bir eğitim kampına başlamaktan ilk işini bulmaya kadar, kariyer geçişinde altı aydan az zaman harcadı.

Verilerle ilgileniyorsanız bilim, kesinlikle Pandaları öğrenmeniz gerekecek. Veri bilimcisi olmak istemiyor ancak yine de veri analiz süreciyle ilgileniyorsanız bile bu değerli teknolojiyi anlamalısınız.

Özellikle o zaman Pandalar ne yapabilir?

  • Mevcut bir dosyada değişiklik yapın. Örneğin, bir Excel elektronik tablonuz olduğunu varsayalım. Mevcut verileri kullanarak bazı hesaplamalar yapmak ve bu hesaplamaların sonuçlarını içeren bazı sütunlar eklemek istiyorsunuz. Pandalar ile orijinal e-tabloyu içe aktarabilir, birkaç satır kod kullanarak hesaplamaları yapabilir ve ardından e-tabloyu sonuçları içerecek şekilde kaydedebilirsiniz.
  • Verileri görselleştirmenize yardımcı olur. Verilerinizi temizledikten sonra, Matplotlib ile görsel olarak temsil edebilirsiniz. 
  • Makine öğrenimi projeleri oluşturun. Tıpkı veri görselleştirmenizi sunmak için Panda'ları Matplotlib ile eşleştirebildiğiniz gibi. ihtiyaçlarınız varsa, makine öğrenimi görevleri yapmak için Panda'ları Scikit-Learn ile birleştirebilirsiniz.




Panda'ları Öğrenmek

Giderek daha fazla iş rolü, verilerin anlaşılmasını gerektirir. Veriler, satış, pazarlama ve ürün geliştirme gibi alanlarda alınan kararlara güç verir, yani şu anda şirketinizde veri bilimcisi olmasanız bile verilerden anlam çıkarmanız beklenebilir. Pandalar gibi Python kitaplıklarını kullanmayı öğrenmek verilere dayalı kararlar vermenize yardımcı olabilir. neden herkesin veri okuryazarı olması gerektiği.

Bununla birlikte, Pandaları ve diğer Python kitaplıklarını kullanmaya odaklanmak isteyenler için birçok iş fırsatı var.Bu yazının yazıldığı gibi, LinkedIn'de  Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Pandalardan bahseden pozisyonlar için yaklaşık 2.000 iş ilanı. Pandalar ve diğer veri analitiği/veri bilimi becerileri için talep bulacağınız diğer iş kurulları arasında Yerleşik, Veri İşleri ve GlassdoorHired, teknolojide iş arayan adaylar için iş arama sürecini sarsan bir web sitesidir: Set bir profil oluşturun ve Hired “eşleşsin” şirketlerle birliktesiniz.

Veri analizi ve veri bilimi becerilerine sahip kişiler iyi maaşlar alabilir. Glassdoor, ABD'de veri analistlerinin ortalama yıllık maaşı 62.453 dolardır. Google ve Facebook gibi şirketler için bu sayı 90-100 bin dolar aralığında. Gerçekten de şu anda ortalama veri analisti maaşını listeler: 75.091 dolar. Veri bilimcileri için rakamlar daha yüksektir: Glassdoor, ortalama veri bilimi maaşı 113,309 dolar ve Gerçekten de ortalamayı 122,525$ olarak kaydediyor.

Pandalar için önemli bir beceridir. mevcut işinizde verileri anlamada daha iyi olmak mı yoksa veri analisti mi yoksa veri bilimcisi mi olmak istediğinizi öğrenin.

Pandaları Öğrenmek Ne Kadar Sürer?

h3>

Python'u zaten bildiğinizi varsayarsak, Panda'ları kullanmaya başlamanız yaklaşık iki haftanızı alacaktır. Panda projelerinize başlarken temel veri işlemeye odaklanın. Becerileriniz geliştikçe, veri görselleştirme ve makine öğrenimi gibi daha karmaşık kullanımları deneyin. Pandaları makine öğrenimi için kullanmak, Scikit-Learn gibi ek araçlara aşina olmanızı gerektirir, bu nedenle bu becerileri de öğrenmek isteyeceksiniz. 

Pandaları öğrenmeden önce Python'u bilmelisiniz. Neyse ki Python oldukça okunabilir bir dildir ve web geliştirmeyi öğrenmeye yeni başlayan programcılar için uygundur. Python'u nasıl öğreneceğinize ilişkin bu kapsamlı kılavuz dahil olmak üzere Python öğrenmenize yardımcı olacak birçok kaynak vardır.

Bir kez’ Python'da uzmanlaştıysanız, Pandalar gibi Python kitaplıkları ile veri analizinde elinizi denemeye hazır olacaksınız.

Ayrıca Pandas'ın matematik için kullanılan bir Python kitaplığı olan NumPy üzerine inşa edildiğini de unutmamalısınız. NumPy hakkında bilginiz varsa Pandaları öğrenmeniz daha kolay olabilir.

Pandaları öğrenirken aklınızda bulundurmanız gereken bir şey, onu veri biliminin bir parçası olarak yükleyebilmenizdir. Anaconda adlı platform. Anaconda'yı makinenize yüklediğinizde, Pandas, Matplotlib ve Jupyter Notebook dahil olmak üzere veri bilimi amacıyla kullanılabilecek tüm Python kitaplıklarını, paketlerini ve diğer araçları yüklüyorsunuz. 

Aslında , Panda belgeleri indirmenizi önerir Anaconda, Pandaları ayrı ayrı kurmak yerine Pandaları bilgisayarınıza almak için. Anaconda'yı buradan indirebilirsiniz.

Nasıl Öğrenilir? Pandalar: Adım Adım

Pandaları öğrenmeye başlarken kullanabileceğiniz bazı genel yönergeleri burada bulabilirsiniz.

  1. Neden öğrenmek istediğinize karar verin Pandalar. Pazarlamacı, satış elemanı veya proje yöneticisi olarak mevcut işinizde bir veri analizi ninjası olmak ister misiniz? Veya tam teşekküllü bir veri analizi veya veri bilimi rolüne mi geçmek istiyorsunuz?
  2. Python'u tanıyor musunuz? Yukarıda belirtildiği gibi, başlamadan önce temel Python becerilerine sahip olmalısınız. Pandalar.
  3. Pandaların işlevlerine aşina olun. Öğrenme stilinizi Panda becerileri kazanmak için uygulayın: Çevrimiçi eğitim videoları izleyin, bir kursa katılın veya Pandalar hakkında bir kitap okuyun. Bunu Pandaları yüklemeden ve kullanmadan önce yapmak, Pandalardan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğiniz konusunda size daha iyi bir fikir verecektir.
  4. Pandaları yükleyin. Pandaları kurmanın en basit yolu, Pandaları ve diğer Python kitaplıklarını ve veri bilimi paketlerini içeren Anaconda'yı indirmektir. Anaconda'yı indirmek istemiyorsanız, Pandas'ı buradan yükleyebilirsiniz
  5. Temel Excel/Pandas projeleriyle başlayın. Pandalara alışmanın bir yolu, onu Excel ile birlikte kullanmaktır. Excel'i Python ve Pandalar ile kullanma eğitimine göz atın .
  6. Becerileriniz geliştikçe daha gelişmiş projeleri deneyin. bu, Python ve Pandalar ile bir öğretmen not defteri oluşturduğunuz yer. 
  7. Öğrenmeye devam edin ve topluluğa katılın . Projeler oluşturarak ve başkalarından öğrenerek becerilerinizde ince ayar yapmaya devam edin. Kaggle ve StackOverflow.




En İyi Panda Kursları

Pandalarla ilgili bilginizi artırmanın en iyi yollarından biri kurs almaktır. Kurslar daha derine inmenizi sağlar. bir konu ve genellikle anlayışınızı pekiştirmenize yardımcı olacak etkinlikler içerir. İşte Pandaları öğrenmek için en iyi kurslardan bazıları.

Udemy: Pandalar ve Python ile Veri Analizi
Maliyet: 19,99 ABD doları

Bu kurs, kurulum ve Panda'ları bir profesyonel gibi kullanmaya yönelik kurulum. Görselleştirme, sıralama ve filtreleme, toplama ve gruplama gibi veri işleme kavramlarını anlayacaksınız. Dizeler, boole'ler ve tarihler gibi veri türleri hakkında bilgi edinin. Bu kursla 20,5 saatlik video içeriği alacaksınız. ve tamamlandıktan sonra bir sertifika.

edX: Python ile Verileri Analiz Etme
Maliyet: Ücretsiz (Sertifika 99 $'dır)

Bu kurs size veri analizi için çeşitli araçları nasıl kullanacağınızı öğretir. Bunlar, “Sayısal Python” ve matematiksel işlemler için kullanılan bir Python kütüphanesidir; pandalar; "Bilimsel Python" anlamına gelen SciPy; matematik, bilim ve mühendislik için bir yazılım ekosistemidir; ve makine öğrenimi için kullanılan bir Python kitaplığı olan scikit-learn.

Codecademy: Pandalarla Veri Analizini Öğrenin
Maliyet: Codecademy Pro Üyeliği ($19,99/ay)

Bu kurs size Panda'ları büyük miktarda veriyi temizlemek ve toplamak için nasıl kullanacağınızı öğretir. veri görselleştirme için bir Python kitaplığı olan Matplotlib ve matematik, bilim ve mühendislik için bir Python kitaplığı olan SciPy ile eşleştirin. Kursun tamamlanması sadece altı saat sürer ve sonunda bir bitirme sertifikası bulunur.




Pandas Books

Python hakkında kitaplar okumak size bir şans verecektir. alanında uzmanlar tarafından yazılan içeriği sindirmek için. Kurslar almanın yanı sıra kitaplar, kendi Panda projelerinizi başlatmanıza yardımcı olabilir.

"Python.Engineering hayatıma en çok ihtiyacım olduğu anda girdi ve hızlı bir şekilde bir eğitim kampıyla eşleşmeme yardımcı oldu. Mezun olduktan iki ay sonra, Hayattaki değerlerim ve hedeflerim ile uyumlu hayalimdeki işi buldum!"

Venus, Rockbot'ta Yazılım Mühendisi

Bu kitap Github'da ücretsiz olarak kullanılabilir. Pandalar da dahil olmak üzere Python'un veri bilimi kitaplıklarına harika bir giriş. Numpy, Matplotlib ve Sci-kit-learn gibi Python'un diğer kitaplıklarından bazılarıyla da ilgileniyorsanız, bu kitap sizin için harika bir kitap.

‘Learning the Pandas Kitaplık: Veri Dosyalama, Veri Analizi ve Görselleştirme için Python Araçları’ Matt Harrison

CVCHtYWALBcRPQHqLEBlK45Vkrp5lJ9PJgxMpnAIfMfVh8sOyj BtozP73NioXmuBfeC8794i6tDsFlfKT7ffldxMiWmsqbVsz7HR6EifG FcVaKJgwV7BZ3dHG5Zmrbx64LStiO tarafından
Resim kaynağı: Amazon

Bu kitap, örnekler, kod örnekleri ve grafikler aracılığıyla Pandalar hakkında bilgi edinmenizi sağlar. Sizi kurulumdan DataFrame'leri işlemeye götürür. Python'u öğrendikten sonra okumak en iyisidir, bu yüzden ondan en iyi şekilde yararlanmak için programlama dilini yetkin bir şekilde anladığınızdan emin olun. Bu arada, "veri karıştırma" veya "veri tartışması", verilerin analiz edilmeden önce rafine edilmesi sürecidir.


‘Veri Analizi için Python: Pandalar, NumPy ve IPython ile Veri Çatışması’ by Wes McKinney

TRxLeRjHVrzjkJqQlVCJ4RHfWkjSAa6s Mm5aPLnnjvXwJ1gM MrBf VP34z GjIyczlOp3m3XT5lUInyxl XA4fF4k487DS13 NYsSQXAjlZzxiMN0ju D7JDqhNbE0Y26IciKP
Resim kredi : Amazon

Bu kitap Pandaların yaratıcısı tarafından yazılmıştır. Pandaların veri analizi araç setinizde sahip olmak isteyeceğiniz becerilerden yalnızca biri olduğunu bilin: Matplotlib, NumPy ve Jupyter gibi diğer teknolojilere de aşina olmalısınız. Bu kitap size tüm bu beceriler için harika bir giriş sunuyor.




Pandas Kaynakları

Pandas öğrenme yolculuğunuza devam ederken, mevcut çevrimiçi kaynaklardan yararlanın. Projeler üzerinde çalışırken sorular ortaya çıkacaktır, bu nedenle yanıtları bulmak için nereye bakabileceğinizi bilmeniz gerekir.

Pandas Resmi Web Sitesi

QhP6xMcZRuWHCKr Snkj2nLsNPjdpOLxZZXG9cgRNP IY2dUD DIfZ0dGgWT0dR vUgK83okp4pwa6AtlurD4SlgMp Eudwnz9krZLc 3DkMpo5MMFbnIAsHySdvb5oXKN6QWaBz
Resim kredisi: Pandas Web Sitesi

Resmi Pandas web sitesi Pandaları indirmenize, Veri Analizi için Python kitabını almanıza ve Panda topluluğu.

P andas Belgeler VobkSjZN4kt9szAjjJfV6iKX1MbqOZAEUlgXCa35YyvgwyrYOjy2JYw2EK5o6NI7vM5b5h57Ks1gAbiCmC7TF472fHip1X07dmbdtNEyKd06pN6VgZOnX7ldhGzxGb3TLAapnAE
Görsel kaynak: Pandas Documentation

Herhangi bir yeni teknolojiyi öğrenmek için en iyi kaynaklardan biri onun belgeleridir. Çevrimiçi olarak ücretsiz olarak sunulan bu kaynak, Pandaların farklı yönleri hakkında faydalı kılavuzlar ve bilgiler içerir. Pandalara nasıl başlayacağınızı öğrenebilir, eğiticileri deneyebilir ve Pandalarla gerçekleştirebileceğiniz tüm görevleri kullanıcı kılavuzunda okuyabilirsiniz.

Kaggle Learn Pandas Eğitimi

MNvVF5n0eFq0gOgHJW UsK43yA2B TatNPdXMmHyM62jehF1Wir10fZPxtsc4ovIbG27aHlhucvWzfRvul5xoEuC3EBySiNQTw8NIsGdNHZvZXyh16Ch29Wadn0cxZfSinEXxhON
Resim Kredisi: Kaggle

Kaggle, diğer kaynaklara ek olarak ücretsiz veri bilimi kursları sunan bir veri bilimi platformudur. Bu kurslardan biri de Panda kursudur. Tamamlanması yaklaşık dört saat sürer ve verilerinizden nasıl içgörüler alacağınızı, gruplama ve sıralama görevlerini nasıl gerçekleştireceğinizi öğrenmenize yardımcı olur. Kaggle, veri analizi projelerinizi güçlendirmek için kullanabileceğiniz bir veri kümesi deposuna sahiptir. Ayrıca, katılabileceğiniz forumlar var. Veri bilimi ile ilgileniyorsanız, Kaggle'a göz atın.

Learnpython.org Pandalar Temelleri Etkileşimli Eğitimi  LLE6Uf5scUzquiZbgvIl6f5RlslIp5aXEEAIcyysBe3EX7Wt7iLcjmz3KaYRT4hytda3UjZuYxESkNsHg X7k9na6QP3EWkpaV8Cjnr 6I8iGEhBqPvTYzirvsZihzaRBcHlBKln
Resim kredisi: Learnpython.org

Pandaları iş başında görmeye hazır mısınız? Bu etkileşimli öğretici ile, Panda'ları veya başka herhangi bir teknolojiyi yüklemeden tarayıcınızda kod örneklerini çalıştırabilirsiniz. Bu web sitesi, Pandaların nasıl çalıştığını görmenize yardımcı olacak harika bir kaynaktır.




Pandaları Çalışmalı mısınız?

Pandalar, veri işleme için kullanılan bir Python kitaplığıdır. arıtma ve analiz. Daha önce Excel ile çalıştıysanız, tablo halindeki verilerden içgörü almanın iş kararlarını yönlendirmeye yardımcı olabileceğini bilirsiniz. Pandalar tablo verileriyle de çalışır, ancak Excel'den daha karmaşık işlevler sunar.

Pandas'ları, paylaşılabilir bulgular oluşturmak için Matplotlib gibi bir veri görselleştirme kitaplığıyla birleştirebilirsiniz. Panda'ları başka bir Python kitaplığı olan Scikit-Learn ile birleştirdiğinizde, makine öğrenimi görevleri gerçekleştirebilirsiniz. 

Pandas, veri analizi ve veri bilimi alanlarında kullanılan popüler bir araçtır. Veri analisti veya veri bilimci olarak işler genellikle yüksek maaşlar alır, bu nedenle bu tür işler için gerekli becerilere sahipseniz bu akıllıca bir kariyer hamlesi olabilir. Veri analisti veya veri bilimcisi olmak istemeseniz bile, Pandaları öğrenmek günlük işlerinizde size yardımcı olabilir.

Peki, Pandaları incelemeli misiniz? Verileri ilginç şekillerde analiz etmenizi sağlayan bir araç arıyorsanız, evet. Ve veri analizi veya veri bilimi alanında kariyer yapmak istiyorsanız, veri bilimi için diğer Python kitaplıklarının yanı sıra kesinlikle Pandaları da öğrenmelisiniz.

Panda'larla heyecan verici veri dünyasını bugün keşfetmeye başlayın!

p>



Python pandalar nedir: StackOverflow Questions