Python pandalar nedir
Python işlevleri ve meth
Michael Zippo
18.11.2021
Pandas, bazen "tabular veri‚" olarak adlandƒ±rƒ±lan satƒ±rlar ve sutunlar kullanƒ±larak duzenlenen verilerle çalƒ±≈ümanƒ±za olanak tanƒ±yan bir Python kitaplƒ±ƒüƒ±dƒ±r. Tablo verilerini i≈ülemek için muhtemelen Excel gibi bir elektronik tablo kullanmƒ±≈üsƒ±nƒ±zdƒ±r. Pandalarƒ±n guzelliƒüi, basit veri i≈üleme gibi Excel’i kullandƒ±ƒüƒ±nƒ±z benzer g√∂revler için kullanabilmeniz, ancak makine √∂ƒürenimi gibi karma≈üƒ±k veri bilimi g√∂revlerini desteklemek için de kullanabilmenizdir.
Pandalar, veri biliminde populer bir araçtƒ±r. ƒ∞nsanlarƒ±n pazarlama, satƒ±≈ü, urun olu≈üturma, finans ve saƒülƒ±k gibi alanlarda karar vermelerine yardƒ±mcƒ± olarak endustriler arasƒ±nda i≈ü kararlarƒ±nƒ± y√∂nlendirmek için kullanƒ±labilir.
Pandas Nedir? h2>
Pandas, veri analiz araçlarƒ±na sahip bir Python kutuphanesidir. Bu kitaplƒ±ƒüƒ± kullanmak, ondan içg√∂ru elde etmek için verileri deƒüi≈ütirmenize olanak tanƒ±r. Wes McKinney, Pandalarƒ± yarattƒ± ve ba≈ülangƒ±çta finansal veriler uzerinde nicel analiz yapmak için geli≈ütirildi. 2009’da Pandas piyasaya suruldu ve o zamandan beri veri analizi için bir araç olarak popularitesi arttƒ±.
Pandas ile Excel gibi veritabanlarƒ±ndan veri aktarabilirsiniz. Pandalar, verilerinizi analiz etmeden √∂nce temizlemenizi saƒülar. "Temizlik‚" genellikle "veri tartƒ±≈ümasƒ±‚" olarak adlandƒ±rƒ±lan verileriniz; veya "veri mugging", i≈ülemeden √∂nce veri kumenizden hatalƒ± verileri kaldƒ±rma ve ondan herhangi bir içg√∂ru 烱karma i≈ülemidir. Temiz ve doƒüru verilere sahip olmak √∂nemlidir. Aksi takdirde, analiz surecinizin sonuçlarƒ± en iyi ihtimalle çarpƒ±k ve en k√∂tu ihtimalle i≈üe yaramaz olacaktƒ±r.
Pandas kullanƒ±rken, muhtemelen veri bilimi projeleri için sƒ±klƒ±kla kullanƒ±lan bir araç olan Jupyter Notebook adlƒ± bir platform kullanacaksƒ±nƒ±z. Jupyter Notebook, verileri temizlemenizi ve d√∂nu≈üturmenizi saƒülar. Bununla birlikte istatistiksel modelleme ve makine √∂ƒürenimi gibi g√∂revleri de gerçekle≈ütirebilirsiniz. Kod duzenleyiciye benzer: ƒ∞çinde kod yazabilir ve çalƒ±≈ütƒ±rabilirsiniz.
Python’a a≈üinaysanƒ±z, diziler ve s√∂zlukler gibi veri yapƒ±larƒ±nƒ± da bilirsiniz. Pandalarda merkezi veri yapƒ±sƒ±, bir elektronik tabloya benzer, sutunlarƒ± olan 2B etiketli bir veri yapƒ±sƒ± olan DataFrame’dir. Bir elektronik tablonun tipik olarak ust kƒ±smƒ±nda her satƒ±rƒ±n ba≈ülƒ±ƒüƒ±nƒ± içeren bir satƒ±r bulunur. Ayrƒ±ca, her sutunun ba≈ülƒ±ƒüƒ±nƒ± içeren kenar boyunca bir sutunu vardƒ±r. Pandalarda, bu "title‚" b√∂lumlere indeks denir. Tƒ±pkƒ± bir Excel elektronik tablosunda olduƒüu gibi, bu veri yapƒ±sƒ±nƒ± deƒüi≈ütirebilirsiniz.
Pandalar ne için kullanƒ±lƒ±r?
Pandalar ≈üu alanlarda veri analizi için kullanƒ±lƒ±r. veri bilimi alanƒ±. Veri bilimi, veri kumelerinden içg√∂ru elde etmek amacƒ±yla basitçe verilerin incelenmesidir. Bir veri kumesi yalnƒ±zca birkaç giri≈ü veya milyonlarca tek bilgi parçasƒ± içerebilir. Veri bilimcinin amacƒ±, bir iyile≈ütirme ve analiz sureci aracƒ±lƒ±ƒüƒ±yla bu verilerden anlam 烱karmaktƒ±r. Analiz yapƒ±ldƒ±ktan sonra, sonuçlar ba≈üka bir Python kutuphanesi olan Matplotlib gibi araçlarla g√∂rselle≈ütirilebilir.
Katƒ±lƒ±mcƒ±larƒ±n %81’i bir eƒüitim kampƒ±na katƒ±ldƒ±ktan sonra teknik i≈ü beklentileri konusunda daha emin hissettiklerini belirtti. Bugun bir eƒüitim kampƒ±na katƒ±lƒ±n.
Ortalama bir eƒüitim kampƒ± mezunu, bir eƒüitim kampƒ±na ba≈ülamaktan ilk i≈üini bulmaya kadar, kariyer geçi≈üinde altƒ± aydan az zaman harcadƒ±.
Verilerle ilgileniyorsanız bilim, kesinlikle Pandaları öğrenmeniz gerekecek. Veri bilimcisi olmak istemiyor ancak yine de veri analiz sureciyle ilgileniyorsanız bile bu değerli teknolojiyi anlamalısınız.
Özellikle o zaman Pandalar ne yapabilir?
- Mevcut bir dosyada deƒüi≈üiklik yapƒ±n. √ñrneƒüin, bir Excel elektronik tablonuz olduƒüunu varsayalƒ±m. Mevcut verileri kullanarak bazƒ± hesaplamalar yapmak ve bu hesaplamalarƒ±n sonuçlarƒ±nƒ± içeren bazƒ± sutunlar eklemek istiyorsunuz. Pandalar ile orijinal e-tabloyu içe aktarabilir, birkaç satƒ±r kod kullanarak hesaplamalarƒ± yapabilir ve ardƒ±ndan e-tabloyu sonuçlarƒ± içerecek ≈üekilde kaydedebilirsiniz.
- Verileri görselleştirmenize yardımcı olur. Verilerinizi temizledikten sonra, Matplotlib ile görsel olarak temsil edebilirsiniz.
- Makine √∂ƒürenimi projeleri olu≈üturun. Tƒ±pkƒ± veri g√∂rselle≈ütirmenizi sunmak için Panda’larƒ± Matplotlib ile e≈üle≈ütirebildiƒüiniz gibi. ihtiyaçlarƒ±nƒ±z varsa, makine √∂ƒürenimi g√∂revleri yapmak için Panda’larƒ± Scikit-Learn ile birle≈ütirebilirsiniz.
Panda’larƒ± √ñƒürenmek
Giderek daha fazla i≈ü rolu, verilerin anla≈üƒ±lmasƒ±nƒ± gerektirir. Veriler, satƒ±≈ü, pazarlama ve urun geli≈ütirme gibi alanlarda alƒ±nan kararlara guç verir, yani ≈üu anda ≈üirketinizde veri bilimcisi olmasanƒ±z bile verilerden anlam 烱karmanƒ±z beklenebilir. Pandalar gibi Python kitaplƒ±klarƒ±nƒ± kullanmayƒ± √∂ƒürenmek verilere dayalƒ± kararlar vermenize yardƒ±mcƒ± olabilir. neden herkesin veri okuryazarƒ± olmasƒ± gerektiƒüi.
Bununla birlikte, Pandalarƒ± ve diƒüer Python kitaplƒ±klarƒ±nƒ± kullanmaya odaklanmak isteyenler için birçok i≈ü fƒ±rsatƒ± var.Bu yazƒ±nƒ±n yazƒ±ldƒ±ƒüƒ± gibi, LinkedIn’de Amerika Birle≈üik Devletleri’ndeki Pandalardan bahseden pozisyonlar için yakla≈üƒ±k 2.000 i≈ü ilanƒ±. Pandalar ve diƒüer veri analitiƒüi/veri bilimi becerileri için talep bulacaƒüƒ±nƒ±z diƒüer i≈ü kurullarƒ± arasƒ±nda Yerle≈üik, Veri ƒ∞≈üleri ve Glassdoor. Hired, teknolojide i≈ü arayan adaylar için i≈ü arama surecini sarsan bir web sitesidir: Set bir profil olu≈üturun ve Hired "e≈üle≈üsin‚" ≈üirketlerle birliktesiniz.
Veri analizi ve veri bilimi becerilerine sahip ki≈üiler iyi maa≈ülar alabilir. Glassdoor, ABD’de veri analistlerinin ortalama yƒ±llƒ±k maa≈üƒ± 62.453 dolardƒ±r. Google ve Facebook gibi ≈üirketler için bu sayƒ± 90-100 bin dolar aralƒ±ƒüƒ±nda. Gerçekten de ≈üu anda ortalama veri analisti maa≈üƒ±nƒ± listeler: 75.091 dolar. Veri bilimcileri için rakamlar daha yuksektir: Glassdoor, ortalama veri bilimi maa≈üƒ± 113,309 dolar ve Gerçekten de ortalamayƒ± 122,525$ olarak kaydediyor.
Pandalar için √∂nemli bir beceridir. mevcut i≈üinizde verileri anlamada daha iyi olmak mƒ± yoksa veri analisti mi yoksa veri bilimcisi mi olmak istediƒüinizi √∂ƒürenin.
Pandaları Öğrenmek Ne Kadar Surer? h3>
Python’u zaten bildiƒüinizi varsayarsak, Panda’larƒ± kullanmaya ba≈ülamanƒ±z yakla≈üƒ±k iki haftanƒ±zƒ± alacaktƒ±r. Panda projelerinize ba≈ülarken temel veri i≈ülemeye odaklanƒ±n. Becerileriniz geli≈ütikçe, veri g√∂rselle≈ütirme ve makine √∂ƒürenimi gibi daha karma≈üƒ±k kullanƒ±mlarƒ± deneyin. Pandalarƒ± makine √∂ƒürenimi için kullanmak, Scikit-Learn gibi ek araçlara a≈üina olmanƒ±zƒ± gerektirir, bu nedenle bu becerileri de √∂ƒürenmek isteyeceksiniz.
Pandalarƒ± √∂ƒürenmeden √∂nce Python’u bilmelisiniz. Neyse ki Python oldukça okunabilir bir dildir ve web geli≈ütirmeyi √∂ƒürenmeye yeni ba≈ülayan programcƒ±lar için uygundur. Python’u nasƒ±l √∂ƒüreneceƒüinize ili≈ükin bu kapsamlƒ± kƒ±lavuz dahil olmak uzere Python √∂ƒürenmenize yardƒ±mcƒ± olacak birçok kaynak vardƒ±r.
Bir kez‚Äô Python’da uzmanla≈ütƒ±ysanƒ±z, Pandalar gibi Python kitaplƒ±klarƒ± ile veri analizinde elinizi denemeye hazƒ±r olacaksƒ±nƒ±z.
Ayrƒ±ca Pandas’ƒ±n matematik için kullanƒ±lan bir Python kitaplƒ±ƒüƒ± olan NumPy uzerine in≈üa edildiƒüini de unutmamalƒ±sƒ±nƒ±z. NumPy hakkƒ±nda bilginiz varsa Pandalarƒ± √∂ƒürenmeniz daha kolay olabilir.
Pandalarƒ± √∂ƒürenirken aklƒ±nƒ±zda bulundurmanƒ±z gereken bir ≈üey, onu veri biliminin bir parçasƒ± olarak yukleyebilmenizdir. Anaconda adlƒ± platform. Anaconda’yƒ± makinenize yuklediƒüinizde, Pandas, Matplotlib ve Jupyter Notebook dahil olmak uzere veri bilimi amacƒ±yla kullanƒ±labilecek tum Python kitaplƒ±klarƒ±nƒ±, paketlerini ve diƒüer araçlarƒ± yukluyorsunuz.
Aslƒ±nda , Panda belgeleri indirmenizi √∂nerir Anaconda, Pandalarƒ± ayrƒ± ayrƒ± kurmak yerine Pandalarƒ± bilgisayarƒ±nƒ±za almak için. Anaconda’yƒ± buradan indirebilirsiniz.
Nasıl Öğrenilir? Pandalar: Adım Adım
Pandaları öğrenmeye başlarken kullanabileceğiniz bazı genel yönergeleri burada bulabilirsiniz.
- Neden √∂ƒürenmek istediƒüinize karar verin Pandalar. Pazarlamacƒ±, satƒ±≈ü elemanƒ± veya proje y√∂neticisi olarak mevcut i≈üinizde bir veri analizi ninjasƒ± olmak ister misiniz? Veya tam te≈üekkullu bir veri analizi veya veri bilimi rolune mi geçmek istiyorsunuz?
- Python’u tanƒ±yor musunuz? Yukarƒ±da belirtildiƒüi gibi, ba≈ülamadan √∂nce temel Python becerilerine sahip olmalƒ±sƒ±nƒ±z. Pandalar.
- Pandalarƒ±n i≈ülevlerine a≈üina olun. √ñƒürenme stilinizi Panda becerileri kazanmak için uygulayƒ±n: √áevrimiçi eƒüitim videolarƒ± izleyin, bir kursa katƒ±lƒ±n veya Pandalar hakkƒ±nda bir kitap okuyun. Bunu Pandalarƒ± yuklemeden ve kullanmadan √∂nce yapmak, Pandalardan en iyi ≈üekilde nasƒ±l yararlanabileceƒüiniz konusunda size daha iyi bir fikir verecektir.
- Pandalarƒ± yukleyin. Pandalarƒ± kurmanƒ±n en basit yolu, Pandalarƒ± ve diƒüer Python kitaplƒ±klarƒ±nƒ± ve veri bilimi paketlerini içeren Anaconda’yƒ± indirmektir. Anaconda’yƒ± indirmek istemiyorsanƒ±z, Pandas’ƒ± buradan yukleyebilirsiniz.
- Temel Excel/Pandas projeleriyle ba≈ülayƒ±n. Pandalara alƒ±≈ümanƒ±n bir yolu, onu Excel ile birlikte kullanmaktƒ±r. Excel’i Python ve Pandalar ile kullanma eƒüitimine g√∂z atƒ±n .
- Becerileriniz geli≈ütikçe daha geli≈ümi≈ü projeleri deneyin. bu, Python ve Pandalar ile bir √∂ƒüretmen not defteri olu≈üturduƒüunuz yer.
- Öğrenmeye devam edin ve topluluğa katılın . Projeler oluşturarak ve başkalarından öğrenerek becerilerinizde ince ayar yapmaya devam edin. Kaggle ve StackOverflow.
Pandalarla ilgili bilginizi artƒ±rmanƒ±n en iyi yollarƒ±ndan biri kurs almaktƒ±r. Kurslar daha derine inmenizi saƒülar. bir konu ve genellikle anlayƒ±≈üƒ±nƒ±zƒ± peki≈ütirmenize yardƒ±mcƒ± olacak etkinlikler içerir. ƒ∞≈üte Pandalarƒ± √∂ƒürenmek için en iyi kurslardan bazƒ±larƒ±.
Bu kurs, kurulum ve Panda’larƒ± bir profesyonel gibi kullanmaya y√∂nelik kurulum. G√∂rselle≈ütirme, sƒ±ralama ve filtreleme, toplama ve gruplama gibi veri i≈üleme kavramlarƒ±nƒ± anlayacaksƒ±nƒ±z. Dizeler, boole’ler ve tarihler gibi veri turleri hakkƒ±nda bilgi edinin. Bu kursla 20,5 saatlik video içeriƒüi alacaksƒ±nƒ±z. ve tamamlandƒ±ktan sonra bir sertifika.
Bu kurs size veri analizi için çe≈üitli araçlarƒ± nasƒ±l kullanacaƒüƒ±nƒ±zƒ± √∂ƒüretir. Bunlar, "Sayƒ±sal Python‚" ve matematiksel i≈ülemler için kullanƒ±lan bir Python kutuphanesidir; pandalar; "Bilimsel Python" anlamƒ±na gelen SciPy; matematik, bilim ve muhendislik için bir yazƒ±lƒ±m ekosistemidir; ve makine √∂ƒürenimi için kullanƒ±lan bir Python kitaplƒ±ƒüƒ± olan scikit-learn.
Bu kurs size Panda’larƒ± buyuk miktarda veriyi temizlemek ve toplamak için nasƒ±l kullanacaƒüƒ±nƒ±zƒ± √∂ƒüretir. veri g√∂rselle≈ütirme için bir Python kitaplƒ±ƒüƒ± olan Matplotlib ve matematik, bilim ve muhendislik için bir Python kitaplƒ±ƒüƒ± olan SciPy ile e≈üle≈ütirin. Kursun tamamlanmasƒ± sadece altƒ± saat surer ve sonunda bir bitirme sertifikasƒ± bulunur.
Python hakkƒ±nda kitaplar okumak size bir ≈üans verecektir. alanƒ±nda uzmanlar tarafƒ±ndan yazƒ±lan içeriƒüi sindirmek için. Kurslar almanƒ±n yanƒ± sƒ±ra kitaplar, kendi Panda projelerinizi ba≈ülatmanƒ±za yardƒ±mcƒ± olabilir.
"Python.Engineering hayatƒ±ma en çok ihtiyacƒ±m olduƒüu anda girdi ve hƒ±zlƒ± bir ≈üekilde bir eƒüitim kampƒ±yla e≈üle≈ümeme yardƒ±mcƒ± oldu. Mezun olduktan iki ay sonra, Hayattaki deƒüerlerim ve hedeflerim ile uyumlu hayalimdeki i≈üi buldum!"
