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
- Decision tree nedir?
- Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri biliminde outlier detection yöntemleri nelerdir?
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- Veri bilimi projeleri nasıl yönetilir?
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Zaman serisi anomali tespiti için STL ve BOCPD yaklaşımları
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- Karar ağaçları nasıl çalışır?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Eğitim ve öğretimde öğrenci performans analizi yapmak için en iyi veri yaklaşımları nelerdir?
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- ARIMA modeli nasıl çalışır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısına etkisi nasıl analiz edilir?
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
