‫Tamam.
‫Burada gerçek bir ilerleme kaydediyoruz.
‫Pandas veri çerçevesi ile verileri görüntülemenin ve seçmenin neredeyse sonsuz bir yolu vardır.
‫Burada sadece yüzeyi çiziyoruz, ancak bu temel adımları öğrendikten sonra, bunları hayal edebileceğiniz herhangi bir farklı
‫şekilde birleştirebilir ve verilerinizi gerçekten farklı bir çizgide dönüştürebilir ve görüntüleyebilirsiniz.
‫Devam edelim.
‫Şu anda hala verileri görüntülüyor ve seçiyoruz.
‫Size göstermek istediğim bir sonraki sekme PD Çapraz Sekmesi.
‫Bu, iki sütunu karşılaştırmak için harika bir yoldur.
‫Onları küçük bir yenilikçi gibi görmek istiyorsanız.
‫Yenilikçi.
‫Doğru kelime bu mu?
‫Emin değilim.
‫Gerçekten önemli değil.
‫Ama biraz karşılaştırmalı bir yol göreceksiniz.
‫Belki de bu biraz daha iyi bir kelime.
‫Yani Cross Tab temel olarak şunu söyleyecek: Hey, pandalar, eş sütununu alın.
‫Veri çerçevemizin neye benzediğine dair hafızamızı tazeleyelim.
‫Araba kapıları yapan bir markamız var, o da burada.
‫Yani bu, kapı sütunu ile eş sütununun üzerinden geçecek.
‫Ve böylece çapraz sekme Pandas Cross Tab'ı çağırırsınız ve ona bir sütun ve ardından başka bir sütun geçirirsiniz.
‫O yüzden buraya giriyoruz.
‫Bunlar kapılar, kapı sayısı, üç, dört ve beş.
‫Yani üç, dört, beş tane var.
‫Bunlar da buradaki farklı markalar.
‫Toyota, Honda, BMW ve Nissan olmak üzere dört farklı Mac'imiz var.
‫Çok güzel.
‫Bunun yaptığı şey de bu iki sütunu bir araya getirmektir.
‫Öyleyse bu BMW'yi inceleyelim.
‫Beş kapılı bir araba var, Honda, dört kapılı üç araba var.
‫Toyota, üç kapısı olan tek otomobil markasıdır.
‫Bu arabanın neye benzeyeceğinden pek emin değilim ama kim bilir?
‫Bu tür verilerle karşılaşacaksınız.
‫Tamam.
‫Şimdi, Çapraz Sekme iki sütunu karşılaştırmak için harikadır, ancak daha fazla sütunu başka bir bağlam içinde karşılaştırmak
‫isterseniz ne olur?
‫İşte burada grup satın alma devreye giriyor.
‫Bu yüzden buraya küçük bir yorum koyalım.
‫Grup satın al.
‫Bu yüzden araba satışına gidiyoruz.
‫Ben de PD diyecektim.
‫NPD Group'un satın aldığını ve marka sütununu istediğimizi söylemeye alışkınım.
‫Ana nokta.
‫Şimdi.
‫Bu kodu çalıştırmadan önce ne düşünüyorsunuz?
‫Şimdi burada her zaman önce kodu çalıştırma kuralıma karşı geliyorum.
‫Bunun ne işe yarayacağını düşünüyorsunuz?
‫Eğer buna bakarsak.
‫Elimizde araba satışları var, bu da yukarıdaki veri çerçevemiz.
‫Burada Grup Satın Alma adında küçük bir işlevimiz var.
‫Bunun bir fonksiyon olduğunu biliyoruz çünkü ardından parantezler geliyor.
‫Ve sonra grup içinde eş sütunumuz var.
‫Bizde ana var.
‫Hmm.
‫Bunu nasıl düşüneceğiniz önemli değil.
‫Önce kodu yazmalı ve shift ve enter tuşlarına basıp ne olduğunu görmelisiniz.
‫Bunun yapacağı şey, çapraz sekmemizin yaptığına benzer şekilde eş sütunundaki DataFrame'i gruplamak
‫olacaktır.
‫Ancak bu kez burada daha fazla sütunumuz var.
‫Böylece bize kapıların yanı sıra tüm farklı tip ve markaların kilometre sayacının ana değerlerini
‫verdi.
‫Yani BMW, ana kilometre sayacı değeri 11.179 ve ortalama kapı sayısı beştir.
‫Ve bu mantıklı çünkü sadece bir BMW arabası var.
‫Ancak yine, bu gruplama ile hayal edebileceğiniz hemen hemen her sütuna göre gruplama yapabilir ve ardından ilerledikçe üzerinde
‫bazı işlemler çağırabilirsiniz.
‫Burada daha fazla sütununuz olsaydı ve bunları bir şekilde birleştirip görüntülemek isteseydiniz,
‫bu group by işlevini kullanarak yalnızca belirli bir türe göre gruplandırdığınızdan emin olabilirsiniz.
‫Belki de sadece beyaz Toyotalar istiyorsunuz.
‫Belki bu küçük bir egzersizdir.
‫Sadece iki beyaz Toyotalarına bakarak nasıl gruplandırabileceğinizi görün.
‫Evet, iki beyaz Toyota.
‫Ve sonra ne olacağını göreceğiz.
‫Ancak size gruplamayı göstermek istiyorum, bu bir tür çapraz sekme gibidir, ancak aynı anda birden fazla sütuna odaklanmak
‫içindir.
‫Peki sırada ne var?
‫Pekala, belki bazı görselleştirmelere göz atabiliriz.
‫Evet, bu harika bir fikir.
‫Araba satışına gidiyoruz, kilometre sayacı.
‫Bakalım burada küçük bir plan yapabilecek miyiz?
‫Dot Plot'u arayacağım.
‫Bunun bunu yürütmek için ne yapacağını düşünüyorsunuz?
‫Çok güzel.
‫Farklı kilometre sayacı değerlerinin bir grafiğini elde ederiz.
‫İşte pandaların en güzel yanı bu, ne kadar güzel ve ne kadar hızlı bir şekilde analiz yapabiliyorsunuz
‫ve bunun gibi bir tabloya bakıp neler olup bittiğinden emin olamayabilirsiniz, özellikle de çok sayıda satır varsa, ancak
‫bir görselleştirme elde etmek neler olduğunu hızlı bir şekilde anlamanın harika bir yoludur.
‫Bu görselleştirmeleri etiketler ve farklı bilgilerle nasıl biraz daha etkileşimli ve biraz
‫daha güzel hale getirebileceğimize dair bir bölümümüz olacak.
‫Ancak bu çizim görünmüyorsa, şu iki kod satırını çalıştırmanız gerekebilir.
‫Ve bu da harita çizimi, çünkü burada bunun oluşturulduğunu görüyorsunuz.
‫Bu arsa aslında nasıl bir ortam yarattığımızı ve bizim için bir sürü araç yüklediğimizi hatırlıyor.
‫Conda, map plot lib yüklü ortamımızı oluşturduğumuzda bunu bizim için yaptı çünkü pandas'taki
‫plot işlevi gibi bazı işlevler map plot lib'e bağlı.
‫Yani perde arkasında Condor aslında bunu bizim için ayarlıyor.
‫Ve pandaları buraya ithal ettiğimizde, hemen yukarı çıkmayacağız çünkü bu biraz
‫zaman alacak.
‫Ancak PD olarak import pandas yazdığımızda, bu grafiği düzenlememiz için perde arkasında bazı işler yapmış
‫olabilir.
‫Ama eğer yazmadıysa, bu iki satırlık kodu yazabilirsiniz.
‫Harita çizimini içe aktarın.
‫Lib pi komplosu.
‫PLT ve buradaki gibi, ön taraftaki bu yüzde işareti küçük bir sihirli işlevdir.
‫Jupyter Notebook'larda belirli türde işler yapan farklı sihirli fonksiyonlar vardır.
‫Tüm bunların söylediği şey, haritamızı çizmek, defterin içinde lib grafikleri çizmek, böylece onları görebiliyoruz.
‫Bu nedenle, grafikleriniz görünmüyorsa, bu iki kod satırını çalıştırdığınızdan emin olun, böylece bunları yazabilir ve grafikleriniz
‫görünmüyorsa potansiyel olarak not defterinizin en üstüne koyabilirsiniz.
‫Görmek istediğimiz bir sonraki şey, histogram adı verilen başka bir grafik türüdür.
‫Şimdi, histogram dağılımı görmek için harika bir yoldur.
‫Dağıtım, verilerin yayılması için kullanılan süslü bir kelimedir.
‫Şunu hayal edin, kilometre sayacımızın çoğu, diyelim ki bu 20 küsur bin ile 100.000
‫arasında.
‫Burada bu tür bir eğri şekli görmenizin nedeni, kilometre sayacı okumalarının ortalamasının buraya düşmesi
‫ve buradaki iki değerin, bu büyük değerler kümesi içinde yer almadıkları için aykırı değerler olarak
‫kabul edilebilmesidir.
‫Bu, sayısal sütunlarınızda histogram çalıştırmanın kolay bir yoludur.
‫Fiyat sütununa bir göz atalım.
‫Elimizde ne kadar farklı fiyatlarda araç olduğunu görmek istiyoruz.
‫Nokta komplo, ha?
‫Şimdi.
‫Nedenmiş o?
‫Sence bu neden ortaya çıktı?
‫Hatırlıyor musun?
‫Çizilecek sayısal veri yok.
‫Nedenmiş o?
‫Veri türüne bir göz atalım.
‫Fiyat nokta D tipi.
‫Videolardan birinde başlangıçta D tipleri yaptık.
‫D tipi sadece tek bir sütun üzerindedir.
‫Yani D nesne için o yazın.
‫Yani sayısal değil.
‫Yani hatamız, çizilecek sayısal olmayan verilerdir.
‫Hmm.
‫Burada ne yapabiliriz?
‫Şimdi biraz etrafta dolaşabilir ve bunu çalıştırmayı deneyebiliriz.
‫Ama şimdi böyle bir sorunu nasıl araştırabileceğimize bir göz atalım.
‫Ama yazabiliriz.
‫Bir pandas sütunu nasıl dönüştürülür.
‫Tam sayıya kadar fiyat.
‫Pandas'ta fiyat sütun nesnesi.
‫Bu, bir tür hatayla karşılaşırsanız atabileceğiniz bir adımdır.
‫Bunu düzeltmek için her zaman bu fiyat sütunuyla oynayabiliriz.
‫Ancak bir şeye bakarken gerçek bir iş akışının neye benzeyebileceğini vurgulamak istiyorum.
‫Google'da pandas sütun fiyatının tam sayıya nasıl dönüştürüleceğini arattım çünkü yapmak istediğimiz şey buydu.
‫Bu Stack Overflow'a tıklayabiliriz.
‫Tutar adında, aşağıdaki gibi görünen değerleri tutan bir sütunum var.
‫Şimdi, Stack Overflow gibi bir yere gittiğinizde yapmak istediğiniz şey, bu sorunun açıklamasının bizim
‫sorunumuzla eşleşip eşleşmediğini görmektir.
‫Dolayısıyla, bize benzeyen değerleri tutan Amount adlı bir sütunları var, ancak bizimki
‫price olarak adlandırılıyor.
‫DataFrame Times yaptığımda, bu sütunu bir nesne olarak döndürüyor.
‫Bizimki de öyle.
‫Bunu int türüne nasıl dönüştürebilirim?
‫Evet, yapmak istediğimiz de bu.
‫Şimdi bu cevaplardan bazılarına bir göz atalım.
‫Tamam.
‫Bu regex kullanıyor.
‫Bu cevaplarla yapacağınız şey, onları gözden geçirmek ve hangisinin sizin için en çok öne çıktığını görmektir.
‫Bu yeşil tik, soruyu soranın bunu sorununu çözmesine yardımcı olacak doğru yanıt olarak işaretlediği anlamına
‫gelir.
‫Ama bazen başkaları da oluyor.
‫Mesela buradaki gibi.
‫Regex olmadan bir tane kullanmak istiyorum çünkü regex kafamı karıştırıyor.
‫Bu da beş olumlu oy aldı.
‫Bunlardan biri, daha önce bu video için araştırma yaparken benimkiydi.
‫Bunu kopyalayabilirsiniz.
‫Burada, fiyat sütunumuz gibi bir montajla başladıklarını ve bu şekilde ortaya çıktıklarını görebilirsiniz,
‫ki yapmak istediğimiz de budur.
‫Fiyat sütunumuzu dönüştürmek istiyoruz.
‫Bir göz atalım.
‫Araba satışları, fiyat sütunlarımızı kilometre sayacı sütunumuzun göründüğü gibi bir şeye dönüştürmek istiyor.
‫Bu kod parçasını StackOverflow'dan kopyaladık.
‫Buraya yazacağız ama referans olarak kullanacağız, değil mi?
‫Çünkü kendi kodumuzu yazarak pratik yapmak istiyoruz.
‫Bu yüzden bizimkiyle karşılaştıracağız.
‫İki hücreyi aynı anda görebilmek için biraz uzaklaştıralım.
‫Mükemmel.
‫Yani bu, tutar sütununa sahip veri çerçevesinin veri çerçevesi, tutar nokta dizesi, nokta yerine eşit olduğunu söylüyor.
‫Burada int türü olarak hiçbir şey içermeyen ilginç bir kod kombinasyonu var.
‫Şimdi bu tek seferde oldukça fazla, ancak bildiğimiz parçaları kendimizinkilerle değiştirmeyi deneyelim.
‫Yani DataFrame veri çerçevemizin adı aslında car sales, bu yüzden car sales yazacağız.
‫Miktar sütunumuz aslında fiyat olarak adlandırılır.
‫Bu yüzden fiyat yazacağız ve bunu araba satış fiyatına yeniden atayacağız çünkü bunun söylediği şey, hey, fiyat sütununu
‫alın ve bunu başka bir araba satış nokta fiyatı sütununa eşit olarak ayarlayın.
‫Ama bazı ayarlamalar yapalım.
‫Yani bu, dizeye erişin ve değiştirin anlamına gelir.
‫Şimdi eğik çizgiler, dolar işaretleri, virgül ve noktalardan oluşan bu küçük tuhaf kombinasyon şunu söylüyor.
‫Merhaba.
‫Bu sembolleri fiyat sütunu içinde bulun ve değiştirin.
‫Komadan sonra, onu hiçbir şey ile değiştirin ve ardından türü as type ile integer olarak değiştirin.
‫Şimdi bir kez daha araba satış fiyatı sütununun üzerinden geçelim.
‫Araba satış fiyatı sütununa eşit olacak şekilde yeniden ayarlamak istiyoruz.
‫Bu nedenle değerleri aynı tutun, ancak dizeye erişin ve dolar işareti virgül ve noktaları değiştirin.
‫Yani dolar işareti virgüller ve hiçbir şey içermeyen noktalar.
‫Yani bu boş bir dize ve sonra bunu bir dizeden değiştirin.
‫Yani tamsayı türü olarak nokta.
‫Woo.
‫Şimdi bu bir ağız dolusu oldu.
‫Ancak unutmayın, şüpheniz varsa kodu shift ile çalıştırın ve enter tuşuna basın.
‫Şimdi araba satışları veri çerçevemizin neye benzediğini görelim.
‫Çok güzel.
‫Fiyat sütununu, kilometre sayacı sütununa daha çok benzeyecek şekilde değiştirdik.
‫Burada olan şey, fiyat sütununun duyguyu da içermesidir.
‫Hmm.
‫Belki de bu, bunu nasıl düzeltebileceğimize dair bir alıştırmadır, anlamı dahil etmiyoruz çünkü sadece binlerle istiyoruz
‫ve bu arttı.
‫Şimdi Nissan, beyaz Nissan 970,000 dolar oldu.
‫Ama bakalım şimdi çizebilecek miyiz, fiyat.
‫Nokta çizimi.
‫Çok güzel.
‫Yani sayılar çok yüksek olduğu için grafik yanlış, ama en azından artık grafik çizebiliyoruz.
‫Verileri manipüle etme açısından bakacağımız bir sonraki şey, bu kod satırına bakmak ve bunu nasıl
‫yeniden ayarlayabiliriz?
‫Bu belki küçük bir egzersiz olabilir.
‫Bu kod satırını, sondaki iki sıfırı içermeyecek şekilde yeniden düzenlemeyi deneyebilirsiniz.
‫Ve şimdi verileri görüntülemenin ve seçmenin birkaç farklı yolunu gördük, bunlardan bazıları pandalarla
‫ilgili.
‫Şimdi verileri manipüle edebileceğimiz birkaç yola daha bakacağız.
‫İhtiyacınız varsa biraz ara verin.
‫İncelediğimiz kodu tekrar gözden geçirin ve bir sonraki videoda görüşmek üzere.