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
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model performansına etkisi nasıl analiz edilir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir
- NBA takımlarının kadrolarını optimize etmek için hangi veri analizi yöntemleri kullanılır?
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- Veri analizinde kullanılan en yaygın matematiksel işlemler nelerdir?
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri daha etkili sonuçlar sağlar
- Olasılık dağılımı nedir?
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Train-test split nasıl yapılır?
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- Veri bilimi projeleri nasıl yönetilir?
- Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
