Menu
Coddy logo textTech

DataFrame'leri Anlamak

Coddy'nin Pandas Analitiği kursunda ders 4 / 19.

Dataframe'ler Pandas kütüphanesinin kalbini oluşturur. Bir DataFrame; tam sayı (integer), ondalıklı sayı (float), nesne (object) ve daha fazlası dahil olmak üzere farklı türlerde olabilen sütunlara sahip, iki boyutlu etiketli bir veri yapısıdır.
Özünde, bir DataFrame bir veri tablosu gibidir. Onu bir hesap çizelgesi veya SQL tablosu olarak hayal edebilirsiniz. Satırlar bireysel girdi örneklerine (gözlemler) karşılık gelirken, sütunlar verinin özelliklerini (features) temsil eder. Dataframe'ler ile verileri manipüle edebilir, analiz edebilir, gruplandırabilir ve ön işleyebiliriz.

Yeni bir dataframe ile çalışırken sütunların neler olduğunu, veri tiplerini, kaç satıra sahip olduğunu, ne tür veriler depoladığını vb. anlamamız gerekir. İşte veriler hakkında hızlı içgörüler sağlayan birkaç fonksiyon:

  • head(n): İlk n satırı gösterir
  • head(): İlk 5 satırı gösterir
  • describe(): Ortalama, maksimum, minimum vb. gibi tanımlayıcı istatistikler sağlar.
  • info(): Tüm özelliklerin (sütunların) bir özetini verir.
  • shape:dataframe'in şekli (kaç satır ve kaç sütun olduğu). Bu bir özelliktir (property) ve bir metot (method) değildir.
  • tail(n): Son n satırı gösterir
  • tail(): İlk 5 satırı gösterir
challenge icon

Görev

Kolay

Bu görevde, brands.csv adında bir CSV dosyanız var.

Herhangi bir işlem yapmadan önce, dosyayı bir dataframe'e dönüştürmek için .read_csv() metodunu kullanın.

Aşağıdaki değerlerden birini alabilen bir dize (string) kabul eden information adında bir fonksiyon oluşturun:

  • "head"
  • "describe"
  • "info"
  • "shape"
  • "tail"

Fonksiyon, dataframe'in ilgili çıktısını yazdıracaktır.

Kendin dene

import pandas as pd
def information(action):
    df = pd.read_csv("brands.csv")
    # Kodu buraya yazın

Pandas Analitiği bölümündeki tüm dersler