Yeni Başlayanlar İçin 6 Panda Operasyonu

Pandas, esas olarak veri işleme ve analizi için kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. NumPy kitaplığının üzerine inşa edilmiştir ve Python programlama dili için yüksek performanslı, kullanımı kolay veri yapıları ve veri analiz araçları sağlar.

Bu makalede, Pandaları kullanarak 6 temel işlemi nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz.

Panda Örneklerini Kullanma

Bu makaledeki örnekleri aşağıdaki gibi hesaplamalı not defterlerini kullanarak çalıştırabilirsiniz: Jüpiter Defter, Google İşbirliği, vesaire. Örnekleri, kodu doğrudan etkileşimli modda Python yorumlayıcısına girerek de çalıştırabilirsiniz.

Bu yazıda kullanılan kaynak kodun tamamına göz atmak isterseniz Python Notebook dosyasına buradan ulaşabilirsiniz. GitHub deposu.

1. Pandalar nasıl pd olarak içe aktarılır ve Sürüm Numarası Nasıl Yazdırılır

kullanmanız gerekir içe aktarmak Python'da herhangi bir kitaplığı içe aktarmak için anahtar kelime. Pandalar tipik olarak aşağıdakiler kapsamında ithal edilir: pd takma ad. Bu yaklaşımla Pandas paketine şu şekilde başvurabilirsiniz: pd onun yerine pandalar.

pandaları pd olarak içe aktar
yazdır (pd.__versiyon__)

Çıktı:

1.2.4

2. Pandalarda Dizi Nasıl Oluşturulur

Pandalar Serisi, her türden veriyi tutan tek boyutlu bir dizidir. Bir tablodaki bir sütun gibidir. Sayısal diziler, sayısal işlevler, listeler, sözlükler, skaler değerler vb. kullanarak bir dizi oluşturabilirsiniz.

Serilerin değerleri indeks numaraları ile etiketlenmiştir. Varsayılan olarak, ilk değerin dizin 0'ı, ikinci değerin dizin 1'in vb. vardır. Kendi etiketlerinizi adlandırmak için, dizin argüman.

Boş Bir Seri Nasıl Oluşturulur

s = pd. Seri (dtype='float64')
s

Çıktı:

Seri([], dtype: float64)

Yukarıdaki örnekte, boş bir seri batmadan yüzmek veri türü oluşturulur.

NumPy Dizisini Kullanarak Bir Dizi Nasıl Oluşturulur

pandaları pd olarak içe aktar
numpy'yi np olarak içe aktar
d = np.dizi([1, 2, 3, 4, 5])
s = pd. Seri (d)
s

Çıktı:

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
tür: int32

İlgili: Yeni Başlayanlar için NumPy İşlemleri

Liste Kullanarak Seri Nasıl Oluşturulur

d = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd. Seri (d)
s

Çıktı:

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
tür: int64

İndeksli Seri Nasıl Oluşturulur

İndeksli bir seri oluşturmak için aşağıdakileri kullanmanız gerekir: dizin argüman. Dizin sayısı, dizideki eleman sayısına eşit olmalıdır.

d = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd. Seri (d, index=["bir", "iki", "üç", "dört", "beş"])
s

Çıktı:

Bir tane 1
iki 2
üç 3
dört 4
beş 5
tür: int64

Sözlük Kullanarak Dizi Nasıl Oluşturulur

Sözlüğün anahtarları dizinin etiketleri olur.

d = {"bir": 1,
"iki": 2,
"üç": 3,
"dört": 4,
"beş": 5}
s = pd. Seri (d)
s

Çıktı:

Bir tane 1
iki 2
üç 3
dört 4
beş 5
tür: int64

Skaler Değer Kullanarak Seri Nasıl Oluşturulur

Bir skaler değer kullanarak bir dizi oluşturmak istiyorsanız, aşağıdakileri sağlamanız gerekir. dizin argüman.

s = pd. Seri (1, dizin = ["a", "b", "c", "d"])
s

Çıktı:

1
b1
1
gün 1
tür: int64

3. Pandalarda Veri Çerçevesi Nasıl Oluşturulur

DataFrame, verilerin satırlar ve sütunlar şeklinde hizalandığı iki boyutlu bir veri yapısıdır. Sözlükler, listeler, sözlükler listesi, numpy dizileri vb. kullanılarak bir DataFrame oluşturulabilir. Gerçek dünyada DataFrame'ler, CSV dosyaları, excel dosyaları, SQL veritabanları vb. gibi mevcut depolama kullanılarak oluşturulur.

DataFrame nesnesi bir dizi özniteliği ve yöntemi destekler. Onlar hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, resmi belgelerine göz atabilirsiniz. pandalar veri çerçevesi.

Boş DataFrame Nasıl Oluşturulur

df = pd. Veri çerçevesi()
yazdır (df)

Çıktı:

Boş DataFrame
Sütunlar: []
Dizin: []

Liste Kullanarak DataFrame Nasıl Oluşturulur

listObj = ["MUO", "teknoloji", "basitleştirilmiş"]
df = pd. DataFrame (listObj)
yazdır (df)

Çıktı:

 0
0 MUO
1 teknoloji
2 basitleştirilmiş

ndarray/Lists Sözlüğünü Kullanarak DataFrame Nasıl Oluşturulur

batmanData = {'Film Adı': ['Batman Başlıyor', 'Kara Şövalye', 'Kara Şövalye Yükseliyor'],
'Yayın Yılı': [2005, 2008, 2012]}
df = pd. DataFrame (batmanData)
yazdır (df)

Çıktı:

 Film Adı Çıkış Yılı
0 Batman Başlıyor 2005
1 Kara Şövalye 2008
2 Kara Şövalye Yükseliyor 2012

Liste Listesini Kullanarak DataFrame Nasıl Oluşturulur

veri = [['Alex', 601], ['Bob', 602], ['Cataline', 603]]
df = pd. DataFrame (veri, sütunlar = ['Ad', 'Top No.'])
yazdır (df)

Çıktı:

 İsim Rulo No.
0 Alex 601
1 Bob 602
2 Katalin 603

Sözlük Listesini Kullanarak DataFrame Nasıl Oluşturulur

data = [{'Ad': 'Alex', 'Rulo No.': 601},
{'Ad': 'Bob', 'Röle No.': 602},
{'Ad': 'Cataline', 'Röle No.': 603}]
df = pd. DataFrame (veri)
yazdır (df)

Çıktı:

 İsim Rulo No.
0 Alex 601
1 Bob 602
2 Katalin 603

İlgili: Python'da Bir Listeyi Sözlüğe Nasıl Dönüştürülür

Zip() İşlevini Kullanarak DataFrame Nasıl Oluşturulur

Kullan zip() Python'da listeleri birleştirme işlevi.

İsim = ['Alex', 'Bob', 'Cataline']
RollNo = [601, 602, 603]
listOfTuples = liste (zip (Ad, RollNo))
df = pd. DataFrame (listOfTuples, sütunlar = ['Ad', 'Top No.'])
yazdır (df)

Çıktı:

 İsim Rulo No.
0 Alex 601
1 Bob 602
2 Katalin 603

4. Pandalarda CSV Verileri Nasıl Okunur?

"Virgülle ayrılmış değerler" (CSV) dosyası, değerleri ayırmak için virgül kullanan sınırlandırılmış bir metin dosyasıdır. kullanarak bir CSV dosyasını okuyabilirsiniz. read_csv() pandalarda yöntem. DataFrame'in tamamını yazdırmak istiyorsanız, to_string() yöntem.

Bu ve sonraki örneklerde, bu CSV dosyası işlemleri gerçekleştirmek için kullanılacaktır.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
yazdır (df.to_string())

Çıktı:

5. head(), tail() ve info() Yöntemlerini Kullanarak Veri Çerçevelerini Analiz Etme

head() Yöntemini Kullanarak Verileri Görüntüleme

NS kafa() yöntemi, DataFrame'e hızlı bir genel bakış elde etmenin en iyi yollarından biridir. Bu yöntem, üstten başlayarak başlığı ve belirtilen satır sayısını döndürür.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
yazdır (df.head (10))

Çıktı:

Satır sayısını belirtmezseniz ilk 5 satır döndürülecektir.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
yazdır (df.head())

Çıktı:

tail() Yöntemini Kullanarak Verileri Görüntüleme

NS kuyruk() yöntem, alttan başlayarak başlığı ve belirtilen satır sayısını döndürür.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
yazdır (df.kuyruk (10))

Çıktı:

Satır sayısını belirtmezseniz son 5 satır döndürülür.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
yazdır (df.tail())

Çıktı:

Veriler Hakkında Nasıl Bilgi Edinilir

NS bilgi() yöntemler, dizin türü ve sütun türleri, boş olmayan değerler ve bellek kullanımı dahil olmak üzere bir DataFrame'in kısa bir özetini döndürür.

df = pd.read_csv(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/biostats.csv')
yazdır (df.info())

Çıktı:

6. Pandalarda JSON Verileri Nasıl Okunur?

JSON (JavaSşifre Önesne notation) hafif bir veri değişim biçimidir. kullanarak bir JSON dosyasını okuyabilirsiniz. read_json() pandalarda yöntem. DataFrame'in tamamını yazdırmak istiyorsanız, to_string() yöntem.

Aşağıdaki örnekte bu JSON dosyası işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır.

İlgili: JSON nedir? Bir Layman'ın Genel Bakışı

df = pd.read_json(' https://raw.githubusercontent.com/Yuvrajchandra/Basic-Operations-Using-Pandas/main/google_markers.json')
yazdır (df.to_string())

Çıktı:

Python Bilginizi Dahili İşlevler ve Yöntemlerle Yenileyin

İşlevler, kodunuzu kısaltmanıza ve verimliliğini artırmanıza yardımcı olur. Gibi işlevler ve yöntemler azaltmak(), bölmek(), numaralandırmak(), değerlendir(), yuvarlak(), vesaire. kodunuzu sağlam ve anlaşılması kolay hale getirebilir. Programlama görevlerinizi büyük ölçüde basitleştirebilecekleri için yerleşik işlevler ve yöntemler hakkında bilgi sahibi olmak her zaman iyidir.

Bilmeniz Gereken 20 Python Fonksiyonu

Python Standart Kitaplığı, programlama görevlerinize yardımcı olacak birçok işlev içerir. En kullanışlı kod hakkında bilgi edinin ve daha sağlam kod oluşturun.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında