DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
DataFrame Nedir?
DataFrame, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan bir veri yapısıdır. Genellikle Python\'da pandas kütüphanesi ile kullanılır. DataFrame, iki boyutlu bir tabloyu andırır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir:- Kayıtları (satırları) ve değişkenleri (sütunları) içerir.
- Farklı veri tiplerini (sayısal, metin vb.) barındırabilir.
- Indexleme ve etiketleme özelliği sayesinde verileri kolayca erişilebilir hale getirir.
DataFrame Nasıl Oluşturulur?
DataFrame oluşturmanın birkaç farklı yolu vardır:- Döngüsel Veri ile: Liste veya dizi kullanarak oluşturabilirsiniz.
- Sözlük ile: Anahtar değer çiftleri kullanarak DataFrame oluşturmak mümkündür.
- CSV veya Excel Dosyası ile: Dışarıdan veri çekerek DataFrame oluşturabilirsiniz.
Örnek
Aşağıda bir DataFrame\'in nasıl oluşturulacağına dair kısa bir örnek verilmiştir: ```python import pandas as pd # Sözlük ile DataFrame oluşturma data = { \'İsim\': [\'Ahmet\', \'Mehmet\', \'Ayşe\'], \'Yaş\': [25, 30, 22] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` Bu örnek, \"İsim\" ve \"Yaş\" sütunlarına sahip bir DataFrame oluşturur.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Google Colab nedir?
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir?
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Train-test split nasıl yapılır?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- Veri ön işleme adımlarının makine öğrenimi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?
- Zaman kısıtlı çevrimlerde (real-time) gecikme ve throughput optimizasyonu
- Veri bilimi projeleri nasıl yönetilir?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
