‫Şu anda muhtemelen "Tanrım, hatırlanacak o kadar çok şey var ki, yalan söylemeyeceğim" diye düşünüyorsunuzdur.
‫İlk başladığımda ben de aynı şekilde hissetmiştim.
‫Pandalarla ilgili bazı bilgileri gözden geçirdim ve fark ettim ki, Aman Tanrım, aslında iyilik demedim.
‫Orada farklı bir kelime söyledim.
‫Muhtemelen hangi kelime olduğunu tahmin edebilirsiniz.
‫Burada o kadar çok şey var ki, kalbimin tüm bu işlevlerini nasıl hatırlayacağım?
‫Burada önemli olan nokta, tüm bunları ezbere bilmenize gerek olmadığını hatırlamanızdır.
‫Bunu anında yapabilmemin tek nedeni biraz pratik yapmış olmam.
‫Kodu her zaman kendiniz denemeyi unutmayın.
‫Araştırabilir, bunun gibi şeyler bulabilirsiniz.
‫Bu, veri bilimcisi olmanın araştırma kısmının bir parçasıdır, makine öğrenimi mühendisi olmanın bir parçası da farklı soruların
‫nasıl sorulacağını öğrenmektir.
‫Bunu verilerle nasıl yapabileceğimi düşünün?
‫Ve sonra öğrenmeye çalışıyorum.
‫Bununla birlikte, bir sonraki küçük bölümde pandas ile verilerin nasıl manipüle edileceğine bir
‫göz atalım.
‫Yaptığımız gibi küçük bir başlık daha koyacağız, belki bu oyunda biraz daha iyi görünen verileri
‫manipüle edeceğiz ve markdown için m'ye basacağız çünkü iletişimde kalıyoruz.
‫Mükemmel.
‫Ve şimdi yine, pandalarla ilgili güzel olan şey, eğer bunu düşünebiliyorsanız, muhtemelen yapabilirsiniz.
‫Göreceğimiz ilk şey veri manipülasyonu ile ilgili bazı string metotlarıdır.
‫Yani Python'un lower gibi bir sürü farklı string metodu vardır.
‫Kalelere gidersek bunun nokta dizisini nokta daha düşük yapacağını düşünüyor musunuz?
‫Bakalım.
‫Shift ve enter.
‫Pandas'a göre veri türü bir nesne olduğu için dizeyi düşürdü, ancak aslında aynı zamanda bir
‫python dizesidir.
‫Yani Python'da stringler üzerinde yapabileceğiniz her şeyi pandas'ta string sütunları üzerinde yapabilirsiniz.
‫Orada bir sürü farklı fonksiyon var, ancak biz sadece nokta dizesi yaparak bir sütunun dize
‫değerine erişebileceğinizi hatırlayacağız.
‫Bunu yukarıda fiyat sütununda yaptık.
‫Bunu bir dizeden tam sayıya dönüştürdük.
‫Şimdi araba satışları veri çerçevemize tekrar bir göz atalım.
‫Onlar.
‫Biz yapmadık.
‫Sadece ipi indirdik.
‫Ama aslında kurtarmadı.
‫Şimdi, burada hatırlanması gereken önemli bir kavram var.
‫Pandas, bir sütunu değiştirmek istediğinizde o sütunun yeniden atanmasını gerektirir.
‫Bu da araba satışlarını ayarlamak istediğimiz anlamına geliyor.
‫Araba satışlarını eşit hale getirmek istiyoruz, küçültmek değil, düşürmek değil.
‫İşte oldu.
‫Araba satışı mı?
‫Evet.
‫Daha fazla küçülme.
‫Şimdi, bunun yapacağı şey, araba satışlarını yeniden atamak, sütunu bir yükleme dizesi haline getirmektir.
‫Bir bakalım.
‫İşte oldu.
‫İp indirildi.
‫Şimdi buradaki tüm harfler küçük.
‫Farklı veri çerçeveleri üzerinde çalışırken muhtemelen bununla birkaç kez karşılaşacaksınız.
‫Bu yeniden atama kavramı, bazı fonksiyonların sizi bu sütun eşittir bu sütun gitmek zorunda kalmaktan kurtarmak
‫için sahip olduğu şeydir.
‫Yine, bir tür fonksiyon bazı fonksiyonların yerinde çağrılan bir parametresi vardır.
‫Bazı eksik verilerle birlikte bu yer parametresine bir göz atacağız.
‫Ama şunu söyleyebilirsiniz, hey, araba satışları veri çerçevemizde eksik veri yok, ama pratikte, gerçek dünyada
‫ve gerçek veri setleri aldığınızda, bunu uydurdum, değil mi?
‫Bunu buraya yazdım.
‫Gerçek veri setleri genellikle eksik veriler içerir, bu nedenle genellikle bu şekilde görünürler çünkü bazı kayıtları takip eden birileri
‫olabilir.
‫İdeal olarak bu şekilde görünürler, tüm veriler orada.
‫Ancak gerçekte, yeni bir veri seti aldığınızda, bazen içinde birkaç delik olabilir, değil mi?
‫Birileri her şeyi doğru takip etmemiş.
‫Ve bu sadece hayat.
‫Her zaman mükemmelliği yakalayamazsınız.
‫O yüzden gidiyoruz.
‫CSV dosyasını nasıl içe aktaracağınızı hatırlıyor musunuz?
‫Bunu zaten dışa aktardım, bu yüzden bir nokta okuma csv'si alıyoruz ve tab auto complete car sales,
‫missing data csv yapacağız.
‫Bunun yapacağı şey, araba satışlarını, eksik CSV'yi kaydetmek ve bir pandas veri çerçevesi olarak içe aktarmaktır.
‫Yani tek yapacağı bunu bir veri çerçevesi haline getirmek.
‫Vites değiştiriyorum.
‫PANDAS, eksik verileri ve nan için bir n'yi bu şekilde tanımlamaktadır.
‫Bu aslında şunu söylemektir: Hey, benim burada bir değerim yok.
‫Bir sayı ya da onun gibi bir şey değil.
‫Aslında, yapma.
‫Nan'ın ne anlama geldiğinden tam olarak emin değilim, ancak tek bildiğim burada hiçbir değer olmadığı anlamına geldiği.
‫Peki, bu eksik değerleri bir şeyle doldurmak isterseniz ne olacak?
‫Örneğin, kilometre sayacını doldurmak istediğimizi varsayalım, bu yüzden buna erişiyoruz.
‫Bu nan değerlerini dolduran fill a adında bir fonksiyon vardır ve fill a'ya bir tür değer girebilirsiniz
‫ve bu değerleri dolduracaktır.
‫Belki de kilometre sayacı sütununu kilometre sayacının geri kalanının ortalamasıyla doldurmak istiyoruz, ki bu gerçekte
‫pek de iyi bir uygulama değil.
‫Ama göstermelik olsun diye, belki de bunu yapalım.
‫Öyle demek istemedim.
‫Yani bu ne demek oluyor.
‫Hayır, biz kayıp istiyoruz çünkü bu bizim kaybımız, kaybımız, kaybımız.
‫İşte oldu.
‫Bunun anlamı, Carsales eksik kilometre sayacı sütununu alın ve eksik değerleri araba satışları,
‫eksik kilometre sayacı sütunları, ana değer ile doldurun.
‫Yani orada gerçekten var olan değerlerin ortalamasını alıp dolduracağız.
‫Bunun ne olduğunu hemen görelim.
‫Araba satışlarında eksik kilometre sayacı görünüyor.
‫Öyle demek istemedim.
‫Yani bunu doğru yaparsak, bu değerle doldurmamız gerekir.
‫Hadi oraya gidelim.
‫Çok güzel.
‫Şimdi elimizde tüm o kayıp değerler var.
‫Aşağıdaki üçüncüsü artık araba satışlarıyla dolu.
‫Eksik kilometre sayacı ortalama değeri.
‫Kayıp olanlardan nadiren birkaç tane bulduk.
‫Şimdi veri çerçevesine bir göz atarsak ve bu sizin üzerinden geçeceğiniz bir uygulama, değil mi?
‫Burada manipülasyonlar yapacaksınız ve ardından veri çerçevesini sürekli olarak görüntüleyeceksiniz.
‫Bu yüzden kafa yapabilirsiniz, ancak sadece küçük olduğu için tamamına bakacağız.
‫Oh.
‫Burada ne oldu?
‫Hâlâ Nam var.
‫Bu bir sorun.
‫Daha önce de bahsettiğim şey buydu.
‫Bu, kullanabileceğimiz yer değerinde.
‫O halde iş başında görelim.
‫Yani yeniden atama yapabiliriz.
‫Araba satışına giderek.
‫Kilometre sayacı kayıp.
‫Eşittir.
‫Ve sonra değerleri buna benzer bir şey olacak şekilde yeniden atamak.
‫Ancak yapacağımız şey yerinde parametresine bakmak olacaktır.
‫Yani ne demek istediğimi anlayabilirsiniz.
‫Bu yüzden ondan kurtulacağız.
‫Bu kod satırını kopyalayacağız, böylece tekrar yazmak zorunda kalmayacağız.
‫Ancak unutmayın, alışmak için her zaman kodu yeniden yazma alıştırması yapmalısınız.
‫Şimdi bu doldurma işleminin bir parametresi var ve birçok pandas fonksiyonunda bu parametre varsayılan olarak false'a eşittir, ancak
‫biz true olmasını istiyoruz.
‫Aslında bu, belgelere bakmak için iyi bir zaman.
‫Evet.
‫Yani bunu bilmiyorduk.
‫Bir fonksiyon doldurun.
‫Bunu anlamak için ne yapardınız?
‫Belki Google'a gideriz ve Pandalar'a gideriz.
‫Bir sütundaki eksik veriler nasıl doldurulur?
‫Eksik verilerle çalışma.
‫Evet, bu çok aşina olduğunuz bir PANDAS dokümantasyonu.
‫Bu dokümantasyonu ilk kez incelemeye başladığınızda bunlara bakmak biraz bunaltıcı olabilir
‫çünkü çok fazla şey var.
‫Unutmayın, bu belgeler pandaların yapabileceği her şey içindir.
‫Bu yüzden bu süreç biraz zaman alabilir.
‫Eğer buraya bakıyorsak, belki de Phil'i aramalıyız.
‫Eksik değerleri doldurun.
‫İşte oldu.
‫Phil, şimdi sık sık tam işlevine küçük bir köprü ile sizin için yakınlaştırmama izin verin.
‫Phil ve ben NA olmayan verilerle herhangi bir değeri birkaç yolla doldurabiliriz.
‫Mükemmel.
‫Ve sonra burada bazı örnekler verin.
‫Bir işlevi doldur seçeneğine tıklayacağız ve ne olacağını göreceğiz.
‫Bu yüzden DataFrame fill in a'ya sahibiz, şu ana kadar sahip olduğumuz şey bu.
‫DataFrame veya Domino çünkü sadece kilometre sayacı sütununu istiyoruz, bu değer için sarı bir onay işareti doldurmuyoruz eşittir
‫hiçbiri.
‫Yani varsayılan değer hiçbirine eşittir.
‫Ancak birkaç farklı değer alabilir.
‫Bizim durumumuzda, değerimiz kilometre sayacı sütununun ana değeridir.
‫Geri geleceğiz.
‫Bu küçük yer parametresini görebiliriz.
‫Birkaç tane daha var ama şimdilik onları ele almayacağız.
‫Yani varsayılan olarak boğa yerinde.
‫Yanlış.
‫Doğruysa, yerini doldurun.
‫Bunun, bu nesne üzerindeki diğer görünümleri değiştireceğini unutmayın, örn. g. bir veri çerçevesindeki bir sütun için kopyasız dilim.
‫Dolayısıyla, true değerini yerinde olarak ayarlarsak, bu yerinde doldurmak anlamına gelir.
‫Bir göz atalım.
‫Yerinde eşittir doğru.
‫Bunu yapmadan önce, veri çerçevemizin neye benzediğine son bir kez bakacağız.
‫Hala eksik değerler var.
‫Bakalım neler olacak.
‫Phil ve ben eşittir gerçek.
‫Şimdi.
‫Bir kez daha bakalım.
‫Kaybol.
‫İşte başlıyoruz.
‫Böylece değerleri yeniden atamadan doldurduk.
‫Yani araba satışlarını yazmadan, kilometre sayacını kaçırmadan.
‫İstemiyorum.
‫Buna o diyor.
‫Yani bu sadece hatırlanması gereken bir şey.
‫Her zaman bu şekilde yapabilirsiniz.
‫Pandaların aynı şeyi yapmanın birden fazla farklı yolu olduğunu söylediğimi hatırlıyor musunuz?
‫Değerleri yeniden atamanın bir yolu, başlangıçtaki bir değiştirmeye tam değeri koyarak veya bir
‫işlevin yerinde parametresini true olarak ayarlayarak onları yeniden atamaktır.
‫Yani bu gerçekten iş akışınızın nasıl gittiğine bağlı olacaktır.
‫Şahsen ben yerinde durmasını pek sevmiyorum.
‫Varsayılan olarak bırakmayı ve ardından başlangıçta değeri yeniden atamayı seviyorum.
‫Bu ders biraz uzadığı için biraz ara vermeden önce bir şeye daha göz
‫atalım.
‫Bu eksik değerleri kaldırmak istersek, örneğin kilometre sayacı sütununu doldurmaktan memnun olduğumuzu
‫varsayalım.
‫Ancak eksik değerlere sahip diğer tüm satırları yok saymak istiyoruz çünkü eksik değerler veri analizimizde
‫bize yardımcı olmayacaktır.
‫Aslında, olabilirler.
‫Ama biz sadece onlardan nasıl kurtulacağımızı görmek istiyoruz.
‫Carsales kayıp.
‫Şimdi burada drop adında bir fonksiyon var ve şimdi bunu çalıştırırsak ne olacağını görebiliriz.
‫Şimdi buraya araba satışlarının eksik olduğunu yazarsak, veri çerçevemiz neye benziyor?
‫Bir daha olmadı.
‫Unutmayın, bunu daha önce ele almıştık.
‫Bunu düzeltmek için ne yapabileceğimizi düşünüyorsun?
‫Bu yüzden araba satışlarında bir düşüş yaşayabiliriz.
‫Oh, hey.
‫içine kaydırın ve veri çerçevemize bir göz atalım.
‫Araba satışları kayıp.
‫Çok güzel.
‫Şimdi, belki de yerine koymamanın değeri nedir sizce?
‫Bu doğru.
‫Şimdi araba satışları eksik veri çerçevemiz her zaman geri dönecektir.
‫Eksik değerlere sahip bu satırlar atılacaktır.
‫Ya onlara yeniden erişmek istersek?
‫C'yi V olarak yeniden ithal etmemiz gerekir.
‫Belki bunu yaparız.
‫Polis baskını SAS ve araba satışları kayıp.
‫Bu yüzden veri çerçevemizi sıfırlayacağız.
‫Bir göz atacağız.
‫Bunda eksik değerler olacak.
‫Yani belki yeni bir veri çerçevesi oluşturabiliriz carsales missing dropped equals carsales missing dot drop n a in place
‫equals true.
‫Bunun yapacağı şey, araba satışları eksik veri çerçevemizin bir kopyasını döndürmektir, ancak düşürülmüş değerlerle.
‫Oh, yerinde eşittir doğru dedim.
‫Bunu tekrar yapmalıyız.
‫Hayır, sorun değil.
‫Yani bazen burada hatalar yapıyorsunuz.
‫Bırakacağız ve işte gidiyoruz.
‫Araba satışları kayıp, düştü.
‫Çok güzel.
‫Yani aynı veri çerçevesi olacak, ancak eksik değerler çıkarılacak.
‫Ve sonra yapabileceğimiz şey araba satışlarının eksik olmasıdır.
‫Düştü.
‫Bunu CSV olarak kaydedin.
‫Carsales eksik bırakılmış csv.
‫Bu şekilde yapabiliriz.
‫Eksik değerlere sahip satırlara erişmek istersek, araba satışları eksik veri çerçevemizden bunu yapabiliriz.
‫Ya da veri çerçevemizi eksik değerler düşülmüş olarak işlemek istersek, bu veri çerçevesinden yapabiliriz.
‫Dolayısıyla, yerinde kullanmakla yerinde kullanmamak arasındaki önemli ayrım budur.
‫Pekala.
‫Şimdilik bu derste veri manipülasyonu konusunu yeterince işledik.
‫O yüzden biraz ara verin.
‫Geçirdiğimiz birkaç işlevi gözden geçirin, yerinde olanla olmayan arasında bir deneme
‫yapın.
‫Bir sonraki videoda görüşmek üzere.