‫Şimdi pandaların ne olduğuna dair biraz genel bir bakış elde ettik.
‫Şifreyi çözmeye başlayalım.
‫Başlamak için bir terminal veya komut istemi yükleyeceğiz.
‫Şimdi, bu iş akışını birkaç kez gözden geçirdik, ancak her yeni konseptte
‫bunu gözden geçirmeye devam edeceğiz, çünkü yaptığımız şey bu, değil mi?
‫Sadece alıştırma yapıyoruz, alıştırma yapıyoruz ve alıştırma yapıyoruz.
‫Yani pandas'ı kullanmak istediğimiz çalışma alanımız olan Jupyter Notebooks'a erişmeye çalışırsak, temel
‫ortamdayken bu kodu çalıştırırız.
‫İşe yaramayacak.
‫Bu yüzden yarattığımız ortamı harekete geçirmemiz gerekiyor.
‫Eğer listeme gidersem, bu bana çevremi gösterecektir.
‫Ve benim durumumda, başlangıçta oluşturduğumuz bu örnek proje klasörüne gitmek istiyorum, çünkü bu ortamda
‫harita çizimi, lib, pandas, Jupyter, NumPy, vb. gibi tüm araçlar var. Bu bölümde Jupyter ve pandas kullanımına
‫odaklanacağız.
‫Bunu etkinleştirmek için Condor activate yazacağız.
‫Sonra bunu buraya kopyalayıp şuraya koyabilirim.
‫Ancak komut satırında komutları yazma alıştırması yapacağız çünkü bu tür şeyleri
‫yazmaya alışmak ve uzmanlaşmak istediğiniz şey budur.
‫EML örnek proje slash env'yi çağırır ve enter tuşuna basarız.
‫Şimdi bu etkinleştirildi ve temelden bu ortamın etkinleştirilmesine geçtiğimizi görebilirsiniz.
‫Yani şimdi bir Jupyter not defteri yüklersem.
‫Jupyter Notebook yazarak.
‫Tarayıcımı açacak.
‫Çok güzel.
‫Şimdi ev dizinimde olduğum için masaüstüme ve ardından kurs örnek projeme bakmam gerekiyor.
‫İşte buradayız.
‫Şimdi Jupyter panosundaki örnek proje klasöründeyiz.
‫Şimdi bu, bir önceki oturumda yaptığımız ve Örnek Not Defteri oluşturduğumuz bir proje.
‫Pandaları keşfetmeye başlamak için New Python üç not defterine gideceğiz.
‫Buna bir isim vereceğiz.
‫Buna Pandalara Giriş diyeceğiz.
‫İşte oldu.
‫Vur.
‫Girin.
‫Ve pandalarla başlamak için ilk adım pandaları PD olarak içe aktarmaktır.
‫Bunu daha önce birkaç kez gördük, ancak bu kısaltma, PD, PANDAS'ın sadece kısa bir versiyonudur.
‫Bizi sürekli panda yazmak zorunda kalmaktan kurtarıyor.
‫Bu yüzden shift ve enter tuşlarına basacağız.
‫Ve bu sadece Python'a söyleyecek çünkü Python üç'ü çalıştırıyoruz.
‫Hey, Python, git ve pandas aracını bizim için al çünkü onu kullanmak istiyoruz.
‫Pandalar hakkında bilmeniz gereken ilk şey, iki ana veri türü olduğudur.
‫O küçük karmayı yazıyorum.
‫Bu bir yorumdur ve enter tuşuna basacağım.
‫İlk olarak serilere bakacağız.
‫Yani seri eşittir PD serisi.
‫Ve şimdi bu kavramları tartışmadan önce onlara bakarak nasıl bir tarz izleyeceğimizi
‫hatırlayın.
‫Çünkü unutmayın, şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Şimdi burada bir seri yaparsam, PD series komutu bir python listesi alır.
‫Yani orada birkaç araba markası var.
‫Yani istersek bu arabaya gerçekten marka diyebiliriz ama biz seri olarak bırakacağız.
‫Şimdi shift ve enter tuşlarına basalım ve serilerimizi Jupyter Notebook'ta görüntülemek için Seri yazın, shift enter tuşuna basın.
‫Şimdi elimizde tek boyutlu bir bilgi sütunu olduğunu görebiliriz.
‫Diziler hakkında bilmeniz gereken en önemli şey de bu.
‫Yani seri eşittir tek boyutlu.
‫Bir sütun, başka bir sütun yapma alıştırması yapalım.
‫Escape tuşuna basacağız ve yeni bir hücre oluşturacağız.
‫Peki ya bu?
‫Bazı renkler yapıyoruz.
‫Renkler PD Note serisine eşittir.
‫Gidip okuyalım.
‫Mavi ve beyaza gideceğiz.
‫Mükemmel.
‫Eğer buranın altına gidersek ve altına renkleri koyarsak, güzel bir şekilde kaydığını gösterir.
‫Şimdi elimizde 21d serisi var, tek boyutlu.
‫Bir D dediğimde, bu arada, biri araba markalarından biri de farklı renklerden.
‫Şimdi bir seri ile bir veri çerçevesi arasındaki farkı açıklayalım.
‫Şimdi bir veri çerçevesi iki boyutludur ve veri çerçevesi çok daha yaygın bir sütundur.
‫Sütun diyorum çünkü veri çerçevelerinin sütunları vardır.
‫Bir veri çerçevesi, bir seriden çok daha yaygındır çünkü çoğu zaman verileriniz tek bir sütundan daha fazlasına
‫sahip olacaktır.
‫Öyleyse bir veri çerçevesi oluşturalım.
‫Buna araba verileri diyeceğiz.
‫Belki araç verileri PD veri çerçevesine eşittir.
‫Ve şimdi veri çerçevesi biraz farklı çünkü bir python sözlüğü alıyor.
‫Ben de araba yapmaya gidiyorum.
‫Veri çerçeveleriyle ilgili güzel bir şey de serilerden bir veri çerçevesi oluşturabilmemizdir.
‫Yani elimizde bir seri var.
‫Yani araba markası, bu anahtar, bu değer ve renge gideceğiz.
‫Ve ona Renkler serimizi vereceğiz.
‫Burada, kart verilerine gideceğiz.
‫Çok güzel.
‫Bu bizim ilk veri çerçevemiz.
‫Şimdi, bu çok heyecan verici, değil mi?
‫Çünkü veri çerçevelerini seviyorum ve ilk veri çerçevenizin oluşturulduğunu görmeye başlamak çok güzel
‫bir şey.
‫Ve şimdi buraya bakarsanız, sıfırdan bir veri çerçevesi oluşturmak biraz sıkıcı olabilir.
‫Yani genellikle yaptığınız şey, bazı serilerden bir veri çerçevesi oluşturmak yerine, verileri içe aktarmaktır.
‫Bu yüzden bunu buraya yazacağız, verileri içe aktar.
‫Peki şimdi verileri nereden alacaksınız?
‫Örneğin, bazı araba verileri istediğimizi varsayalım.
‫Bunu nerede bulabiliriz?
‫Peki, bu güzelce oluşturulmuş, önceden hazırlanmış elektronik tabloya gidersek ve bu arada, üzerinde çalıştığımız şeyle
‫ilgili tüm kaynaklar kaynaklar bölümünde olacak.
‫Bunun araba satışları adlı bir elektronik tablo olduğunu görebiliriz.
‫Şimdi bunu bir pandas veri çerçevesine nasıl aktarabileceğimizi düşünüyorsunuz?
‫Bu doğru.
‫Eğer cevabı bilmiyorsanız, henüz bunu yaşamamışız demektir.
‫Ama PANDAS'ın en iyi yaptığı şey de bu, değil mi?
‫Belki bir elektronik tabloda veya başka bir şeyde bazı yapılandırılmış verileriniz olacak, bu herhangi bir şey olabilir, değil mi?
‫Bu araba satışı.
‫Ancak işlemleriniz olabilir, hasta kayıtlarınız olabilir, bunun gibi şeyler.
‫Ancak verileri bir elektronik tabloda manipüle etmek yerine kod, özellikle de PANDAS kodu kullanmaya başlamak
‫istiyoruz.
‫Bu yüzden ilk olarak onu içe aktarmamız gerekiyor.
‫Şimdi bu araba satış verilerine gelelim.
‫Bunu yapabilmemizin yolu onu ihraç etmektir.
‫Şimdi burada virgülle ayrılmış değerler nokta csv içine küçük bir indirme sekmesi var.
‫Şimdi bu çok yaygın bir veri depolama dosyası türüdür.
‫Ve PANDAS bununla çok güzel çalışıyor.
‫Bu elektronik tablo verilerini virgülle ayrılmış değerler olarak dışa aktaracaksak, bunu yapalım.
‫Burayı kurtaracak.
‫Şimdi, bunu örnek proje klasörüme carsales csv olarak zaten aktarmıştım, şimdi bunu pandas'a nasıl
‫aktaracağımızı görelim.
‫Yani car sales equals PD read csv ve ardından dosya adını bir dize olarak yazacağız.
‫Yani araba satışları csv.
‫Şimdi pandalar veya genel olarak Jupyter not defterleri ile ilgili güzel olan şey, sekme otomatik tamamlamayı kullanabilmenizdir,
‫bu yüzden bunu deneyelim.
‫Bu yüzden tab tuşuna basacağız.
‫İşte oldu.
‫Ve burada bunu önceden dolduracak bazı seçeneklerimiz var.
‫Bu yüzden eksik veri olanı istemiyoruz.
‫Buna gelecekteki bir videoda göz atacağız, ancak buna tıklayalım.
‫İşte, carsales csv.
‫Yani bunun tek yaptığı, hey, PD ile pandas, bu CSV dosyasını oku ve carsales'e kaydet demek, böylece shift enter'a
‫basacağız.
‫Şimdi bu veri çerçevesine bir göz atalım.
‫Çok güzel.
‫Şimdi bunun buradaki bilginin aynısı olduğunu görebiliriz.
‫Bir pandas veri çerçevesi içinde.
‫Şimdi, bununla ilgili güzel olan şey, artık bir pandas veri çerçevesi içinde olduğu için, pandas'ın sunduğu tüm işlevlerden
‫yararlanabilmemiz ve bu verileri görüntülemeyi ve değiştirmeyi manipüle edebilmemizdir.
‫Tamam.
‫Bu veri çerçevesinin anatomisinin ne olduğuna hızlıca bir göz atalım, çünkü farklı yerler farklı şeylere
‫atıfta bulunur.
‫Şimdi bu slayta geçiyoruz.
‫Bir veri çerçevesinin anatomisi.
‫Bu yüzden bunu parçalara ayıracağız.
‫Sol tarafta dizin sütunu bulunur.
‫Şimdi, Python listeleri gibi pandas veri çerçeveleri de sıfırdan başlar.
‫Yani veri çerçevenizde beş satır varsa, yalnızca dörde kadar çıkacaktır.
‫Unutmayın, sıfırdan başlar.
‫Şimdi burada bir sıra var.
‫Dolayısıyla, indeks de dahil olmak üzere buradaki tüm bu değerler bir satır olarak adlandırılır.
‫Ve buradakiler sütunlardır ve bir satır Erişim sıfır olarak adlandırılır ve bir sütun Eksen eşittir bir
‫olarak adlandırılır.
‫Yani gelecekte axis adında küçük bir parametresi olan bir pandas fonksiyonu görürseniz, axis eşittir
‫sıfır diyorsa, bu bir satır anlamına gelir.
‫Şimdi, eksen eşittir bir diyorsa, bu bir sütun anlamına gelir.
‫Başlangıçta bu durum kafamı karıştırmıştı.
‫"Sadece satır mı sütun mu olduğunu söyle." dedim.
‫Ancak bazı fonksiyonlar eksen sıfır veya eksen eşittir bir kullanır.
‫Şimdi buradaki bu bireysel değerler veridir.
‫Farklı veri türlerine sahip olabilirsiniz.
‫Bunları gelecekteki bir videoda göreceğiz ve burada koyu renkle yazılmış başlıklar sütun adlarıdır.
‫PANDAS veri çerçevesi hakkında bilmeniz gereken başlıca şeyler bunlardır.
‫Bunun ekran görüntüsünü veya buna benzer bir şey alabilirsiniz.
‫Kaynaklar bölümünde de yer alacaktır.
‫Ancak burada farklı terimlerden bahsettiğimi duyarsanız, her zaman bir veri çerçevesinin anatomisine
‫bakabilir ve ne hakkında konuşulduğunu öğrenebilirsiniz.
‫Defterimize geri dönelim.
‫Bir veri çerçevesini içe aktardıktan sonra yapmak isteyebileceğiniz şey burada bazı değişiklikler yapmak ve ardından dışa aktarmaktır.
‫Şimdi bunu nasıl yapacağımızı görelim.
‫Bir veri çerçevesini dışa aktarma.
‫Şimdi, elbette, henüz bizimkinde herhangi bir değişiklik yapmadık, ancak yine de onu dışa aktaracağız.
‫Nasıl yapılacağına dair bir örnek görmek için.
‫Bir veri çerçevesini dışa aktarmak için, car sales dot veri çerçevesinin değişkenini CSV'ye alıyoruz.
‫Bu yüzden içe aktarmak için CSV okundu.
‫Şimdi bu car sales to CSV fonksiyonunu çağıracağız ve ardından ona vermek istediğimiz
‫ismin bir dize adını ileteceğiz, import exported car sales CSV.
‫Artık bir Excel dosyasına aktarmak isterseniz excel'e araba satışı da yapabilirsiniz.
‫Ancak sadece evrensel bir veri türü olan CSV kolaylığı ile çalıştığımız için, bilgisayarınızda
‫excel olmayabilir, bize bakın vs neredeyse her yerde çalıştırabilirsiniz.
‫CSV'ye aktaracağız.
‫Yani shift ve enter'a basarsak.
‫Sence ne olacak?
‫Buraya geri dönelim.
‫Buraya bakıyoruz, birkaç saniye önce araba satışlarını csv olarak dışa aktarmışız.
‫Çok güzel.
‫Şimdi, PD'nin csv araba satışları notunu okuduğunu göstermek için araba satışlarını dışa aktaran yeni bir değişken oluşturmak istersek,
‫araba satışlarını dışa aktarmak isteriz.
‫Şimdi yapacağımız tek şey, neye benzediğini görmek için bu dosyayı yeniden içe aktarmak
‫ve ardından dışa aktarmak.
‫Araba satışları bunu da düzeltiyor.
‫Shift ve enter.
‫Çok güzel.
‫Tekrar içeri aktarıyoruz ama burada isimsiz bir sütun var.
‫Şimdi, bu iki CSV'nin yaptığı şeyin küçük bir hilesi çünkü burada bu dizin sütunu var.
‫Bir dizin koymazsanız, eşittir yanlış olduğunu düşünüyorum.
‫Bunu girmezseniz, dizini bir sütun olarak dışa aktaracaktır.
‫Bakalım oraya gidersek ne olacak.
‫Dizin yanlışa eşittir.
‫Şimdi gidiyoruz.
‫Yapılan tek şey dosyayı yeniden dışa aktarmaktır.
‫Sonra yeniden içe aktaracağız.
‫İşte oldu.
‫İthal edildikçe dizine eklenecektir.
‫Yani oradaki küçük parametre index eşittir false, bu veri çerçevesini dışa aktarır ve sayıları oraya atma konusunda
‫endişelenmeyin.
‫Ama sanırım şimdilik bu kadar yeter.
‫Buradan çıkardığımız ana sonuç, PANDAS'ın tek boyutlu bir sütun olan iki ana veri
‫türü serisine sahip olduğudur.
‫Yani burada sadece bir sütun var, DataFrame, iki sütunlu veya iki boyutlu olan çok daha yaygın
‫bir türdür.
‫Özür dilerim.
‫Yani satırlarınız ve sütunlarınız var, ancak pandas'a veri aktarmanın daha yaygın yolu CSV dosyası gibi
‫bir şeyi okumaktır.
‫Ve bunun üzerinde değişiklik yaptıktan veya bir şekilde manipüle ettikten sonra, bunu bir CSV dosyası olarak dışa aktarabilirsiniz.
‫Tamam.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.