‫Tamam.
‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Şimdi, son videoda PANDAS serileri ve veri çerçevelerindeki farklı veri türlerini, bir veri çerçevesi içinde bazı seriler
‫oluşturmayı, verileri içe aktarmayı ve ardından verileri dışa aktarmayı inceledik.
‫Şimdi pandas'ta verileri tanımlayabileceğiniz farklı yollara bakacağız.
‫Bu yüzden burada küçük bir başlık açacağız.
‫Bunu yapmayı unutmayın, daha önce hiç markdown görmediyseniz biraz markdown yazabilirsiniz.
‫Biraz araştırma yapabilirsin.
‫Ancak bir başlık oluşturmak için iki küçük hashtag yapabilirsiniz ve bunların hepsi escape ve m shift enter tuşlarına basacaktır.
‫Şimdi açıklanan verileri güzel bir başlık formatında aldım.
‫Bu, Jupyter not defterlerini parçalamak için harika bir yoldur.
‫Yani iletişimsel.
‫Tamam.
‫Fonksiyonları çağırma şeklinize.
‫Bunu daha önce pandas veri çerçeveleri üzerinde CSV'ye nokta gösterimine basarak bir örnek üzerinde görmüştük.
‫Yani sekmeye gidersek bize gösterebilir.
‫İşte oldu.
‫Biraz zaman aldı ve sabırsızlandım ve çok fazla sekmeye bastım.
‫Burada bize çalıştırabileceğimiz birkaç işlev gösterecek, ancak unutmayın, burada çok şey var.
‫Bu yüzden başlangıçta bunların hepsini ezbere öğrenmeye odaklanmayın.
‫Sadece şu anda kullanmakta olduğumuz birkaç tanesine odaklanın ve ilerledikçe bilginizi
‫geliştirin.
‫Bu yüzden ilk olarak veri çerçevemizdeki veri türlerini nasıl tanımlayacağımıza bakacağız.
‫Bunu D türlerinde yazarak yapabiliriz, bu nedenle bazı işlevlerin ardından parantez olduğunu ve bazılarının sevmediğini fark edeceksiniz.
‫Bunun üzerinde parantez yok.
‫Bu ikisi arasındaki fark, bunun bir nitelik olmasıdır.
‫Buraya araba satışları gibi bir fonksiyon yazıyoruz.
‫Bir V görmek bir işlevdir.
‫Dolayısıyla, bir öznitelik ile bir fonksiyon arasındaki fark, bunun bazı adımları gerçekleştirecek olmasıdır;
‫oysa bir öznitelik olan de types, yalnızca araba satış veri çerçevesi hakkında depolanan bazı meta bilgilerdir.
‫Burada hatırlanması gereken iki ana şey, bir nitelik ve bir işlev arasındaki farktır.
‫Bu kod satırını çalıştırmak istemiyoruz, bu yüzden bunu yorumlayacağız, ancak D tiplerini görmek istiyoruz.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Shift enter'a basmak.
‫Şimdi bu bize araba satışları veri çerçevesi sütunlarımız hakkında bazı bilgiler verecektir.
‫Bu yüzden sütun oluşturacak, hadi buraya bakalım.
‫Marka rengi, kilometre sayacı kapıları, fiyat, sütun isimlerimiz bunlar.
‫Yani bu bize make sütunumuzun türünün bir nesne, color'ın bir nesne, odometer'ın bir int,
‫doors'ın bir tamsayı ve price'ın da bir nesne olduğunu söyleyecektir.
‫Bu veri çerçevesi araba satış sütunları ile yapabileceğimiz diğer bazı şeylere bir göz atalım.
‫Şimdi, bu bir işlev mi yoksa bir nitelik mi?
‫Parantezleri yoktur, bu yüzden bir niteliktir.
‫Yani bu bize sütun adlarımızı bir liste olarak döndürecektir, böylece araba sütunları eşittir araba
‫satış sütunları diyebilirsiniz.
‫Shift enter'a bas.
‫Ve şimdi sütun adlarınızı bir liste olarak sakladınız.
‫Böylece bu liste üzerinde bazı işlemler gerçekleştirebilir ve daha sonra bunu veri çerçevenizi işlemek için kullanabilirsiniz.
‫Ancak bu, veri çerçevenizdeki iki ana öznitelik türüne nasıl eriştiğinizdir.
‫Başka bir şeye daha bakalım.
‫Peki ya endeksler?
‫Bu yüzden araba sütunları dizinine gidiyoruz.
‫Oh'un öznitelik dizini yoktur.
‫Oh, çünkü araba sütunlarına yazdık.
‫Araba satış veri çerçevemizi istiyoruz.
‫İşte oldu.
‫Çok güzel.
‫Yani bu, veri çerçevesini burada görüntüleyelim diyecek.
‫Carsales, endeks aralığının sıfırdan başlayıp onda durduğunu söyleyecektir.
‫Adım bir.
‫Yani sıfır bir, iki, üç.
‫Tamam, bu mantıklı.
‫Şimdi veri çerçevemizin birkaç farklı özelliğinden geçtik.
‫Çağırabileceğimiz bazı fonksiyonlara bir göz atalım.
‫Unutmayın, bir fonksiyon ile bir nitelik arasındaki temel fark, birinde parantez bulunmaması, niteliklerde
‫parantez bulunmaması ve fonksiyonların bir tür işlem gerçekleştirecek olmasıdır.
‫Bu yüzden ilk olarak tanımlamaya bakacağız.
‫Şimdi.
‫İşte oldu.
‫Yazıcının yaptığı şey, bize sayısal sütunlarımız hakkında bazı istatistiksel bilgiler vermektir.
‫Fiyatın neden buraya gelmediğini fark etmişsinizdir.
‫Bu sayısal bir sütundur.
‫Yani kilometre sayacımız var.
‫Bu da on sütun olduğu anlamına geliyor.
‫Ana hat 78,601.
‫Yani kilometre sayacı, bir arabanın kaç kilometre yapmış olabileceğini gösterir.
‫Ve sayılacak kapı sayısı ondur.
‫Yani kapıların sütun olarak yer aldığı on sıra var.
‫Ve standart sapma için esas olan 0'dır. 471405.
‫Burada yüzdelik dilimlerimiz var, minimum ve maksimum.
‫Ama fiyat yok.
‫Buraya geri dönersek, kilometre sayacının bir tamsayı değeri olduğunu ve kapıların da bir tamsayı değeri olduğunu,
‫ancak fiyatın bir nesne olduğunu görebiliriz.
‫İşte bu ilginç.
‫Hmm.
‫Belki de CSV'mizden içe aktardığımızda, bu hücre bu hücrelerden farklı biçimlendirilmiştir.
‫Merak etme.
‫Gelecekteki bir videoda buna bir göz atacağız.
‫Ancak akılda tutulması gereken bir şey, tanımlamanın yalnızca sayısal sütunlarda çalıştığıdır.
‫Şimdi başka bir şeye bakalım.
‫Belki de bilgi istiyoruz, satış bilgisi.
‫Ve şimdi bu tür tanımlama işlevlerinin hatırlanması önemlidir.
‫Ve nitelikler, yeni bir veri kümesini keşfetmenin en başında karşılaşabileceğiniz bazı şeylerdir.
‫Biz de bunu yapıyoruz.
‫Burada araba satışlarımız varmış gibi davranıyoruz ve verilerimizi keşfetmeye başlamak ve bunlar hakkında bazı bilgiler
‫almak için info ve describe gibi işlevleri çalıştırmaya başlamak istiyoruz.
‫Peki bu bize ne verecek?
‫Bir göz atalım.
‫Aralık indeksi, on giriş, 0 ila 9.
‫Şimdi bilgi gibi bir şey.
‫Endeks gündüz saatleri ile birleştirilmiştir.
‫Ve unutmayın, pandaların benzer şeyleri yapmanın birçok farklı yolu vardır.
‫Kütüphane hakkında daha fazla bilgi edindikçe ve üzerinde çalıştıkça, size en uygun
‫modeli bulacaksınız.
‫Size sadece her türlü veri analizinde kullanabileceğiniz farklı ve faydalı fonksiyonlardan oluşan geniş bir
‫koleksiyon gösteriyorum.
‫Bunun bize söyleyeceği şey, mate sütununda on adet null olmayan nesne, renk için on adet null olmayan nesne
‫olduğudur.
‫Sütunların geri kalanı için de aynı şey geçerli.
‫64 için iki D tipi vardır.
‫Evet, 64'te bu mantıklı.
‫64'te ve üçte nesne için.
‫Tamam.
‫Ve çok fazla bellek kullanmıyor.
‫Tamam.
‫Devam edelim.
‫Araba satışları, veri çerçeveniz üzerinde istatistiksel analiz diyebilirsiniz.
‫Yani araba satışları size sayısal sütunlarınızın ortalamasını vereceğimiz anlamına gelmiyor.
‫Unutmayın, Fiyat burada görünmez çünkü bu bir nesnedir, sayısal bir sütun değildir.
‫Ve hatta tek tek seriler için ortalama bile diyebilirsiniz.
‫O zaman Araba Fiyatları Eşittir PD serisi diye bir seri yapalım.
‫3000.
‫Bunun araba fiyatlarımız olduğunu, nesne biçiminde olmadıklarını, tamsayı biçiminde olduklarını varsayalım.
‫Ve sonra gidiyoruz.
‫Araba fiyatları demek, prensler, araba prensleri, her zaman bir araba prensi demektir.
‫İşte oldu.
‫Bu da bize buradaki üç sayının ortalamasını verecektir.
‫Yani 38.583 gibi oldukça yüksek bir rakam, çünkü büyük bir değere sahibiz.
‫Bu bir araba, prens arabası tam orada.
‫Bir sonraki bakabileceğimiz şey toplamdır, böylece araba satış toplamına gidebiliriz.
‫Bu, tüm farklı sütun değerlerini toplayacaktır.
‫Yani bu sadece marka sütununda ne olduğunu, renk sütununda ne olduğunu, toplamı, kaç tane
‫domino olduğunu, kaç tane kapı olduğunu birleştiriyor.
‫Bunu tüm veri çerçevesi üzerinde çağırmak gerçekten yararlı değildir.
‫Yani belki de tek bir sütun seçmemek için tek bir sütun üzerinde yapıyoruz.
‫Bunu seçim videosunda inceleyeceğiz, ancak burada sadece göstermek için tek bir sütun
‫seçin.
‫Doors sum sütunun adını köşeli parantez içinde bir dize olarak yazarsınız ve ardından sum olarak adlandırılır ve shift enter tuşuna
‫basarsınız.
‫Bu da toplam tutarı aşağıya çekecek.
‫Şimdi bu istatistiğin birkaç farklı versiyonunu yapabilirsiniz, örneğin sadece bazılarını değil, ortalama medyan
‫ve diğerlerini de yapabilirsiniz.
‫Bu nedenle, pratik yapıyorsanız, birkaç farklı istatistiksel işlevi denemenizi, hatta farklı istatistiksel ölçümler
‫için PANDAS belgelerine bakmanızı öneririm.
‫Farklı sütunları çağırabilirsiniz.
‫Ve son olarak, verileriniz hakkında son bir bilgi istiyorsanız, çerçeve uzunluktur.
‫Bunu istemenizin nedeni, veri çerçevenizin 200.000 satırdan oluştuğunu ve keşif amaçlı bir veri analizi için yalnızca birkaç
‫bin satır üzerinde çalışmak istediğinizi varsaymanızdır.
‫Üzerinde çalışmakta olduğunuz veri çerçevesinin uzunluğunu Len'e ileterek öğrenebilirsiniz ve
‫veri çerçevemizde on satır olduğunu görebiliriz.
‫Bir kez daha bakacağız.
‫Çok güzel.
‫Ve bu güzel ve doğru.
‫Tamam, bu açıklama bölümünün sonuna geldik.
‫Muhtemelen yapabileceğiniz şey, kodu kendiniz çalıştırarak pratik yapmak ve ardından burada denemek istediğiniz
‫başka işlevler olup olmadığına bakmaktır.
‫Belki bu şekilde kendi serinizi oluşturabilir ve ardından seriniz hakkında hangi istatistiksel değerleri bulabileceğinize
‫bakabilirsiniz.
‫Ancak daha fazla uzatmadan, bir sonraki derste görüşmek üzere, verileri nasıl farklı şekilde görüntüleyeceğimizi ve verileri
‫nasıl seçeceğimizi inceleyeceğiz.