Veri Analizi ve Görselleştirme #02 | pandas Series ve DataFrame: loc, iloc, Filtreleme ve Yeni Sütun

Eğitmen: Dr. Süleyman Burak ÇELİK

Soru: 344 penguenlik veride Biscoe adasında yaşayan ve 4000 gramdan ağır penguenler kaç tane, hangi türlerden ve ortalama gaga uzunlukları kaç mm? Bunu birkaç satır pandas koduyla çözüyoruz. Bu derste: - Etiketsiz NumPy dizisi ile etiketli tablo: aynı veride '11,9 neydi?' sorusu - Series: değer + etiket (indeks), sözlükten Series, etiketle seçim ve maske - Hizalama: iki Series etiketle eşleşir; eşsiz etikette NaN (Ankara 230, İstanbul 2962, İzmir 378; Antalya ve Bursa NaN) - DataFrame: shape, columns, dtypes; pandas 3'te metin sütunu str - Tek parantez Series, çift parantez DataFrame - loc (etiketle) ve iloc (konumla); etiketle dilimde iki uç dahil, konumla son hariç (loc 3 satır, iloc 2 satır) - Boolean maske ile satır süzme; iki koşul & ile, parantezlerle - Yeni sütun türetme ve sort_values: yoğunluk sırası 2962, 378, 296, 230, 134 - Palmer Penguins: describe ile özet (342 ölçüm, ortalama kütle 4201,8 g) - Çözümlü örnek: Biscoe 168, 4000 g üstü 172, ikisi birden 133; Gentoo 122, Adelie 11; ortalama gaga 47,06 mm - Varyant: Dream adasında gagası 50 mm'yi aşan 30 penguen, en ağırı 4800 g - İki tuzak: and yerine & (ValueError) ve zincirleme atama (ChainedAssignmentError, Copy-on-Write) Bölümler: 0:00 Giriş: 11,9 Neydi? 0:43 Diziden Tabloya 1:06 Series: Değer ve Etiket 1:51 Etiketle Seçim ve Maske 2:26 Hizalama ve NaN 3:18 DataFrame Kurmak 3:53 shape, columns, dtypes 4:18 Sütun Seçimi: [ ] ve [[ ]] 4:46 loc ve iloc 5:19 Dilimleme: Dahil mi Hariç mi? 5:48 Filtreleme: & ile İki Koşul 6:28 Yeni Sütun ve Sıralama 7:10 Gerçek Veri: Palmer Penguins 7:44 describe ile Özet 8:15 Örnek 1: Biscoe ve 4000 g 8:38 Kaç Penguen? 9:10 Hangi Türler? 9:35 Ortalama Gaga Uzunluğu 10:05 Örnek 2: Dream ve 50 mm 10:41 İki Tuzak: and ve Zincirleme Atama 11:27 Bu Derste Öğrendiklerimiz 11:52 Akılda Kalan Kural ve Sıradaki Ders Sıradaki derste: veri okuma ve temizleme — eksik değerler, tekrarlar ve tür dönüşümü. Kaynak: Wes McKinney, Python for Data Analysis, 3. baskı (O'Reilly 2022) — Bl. 5.1–5.3 (konu sırası ve kavramlar). Kod ve örnekler özgündür, gerçekten çalıştırılmıştır. Veri Analizi ve Görselleştirme serisinin ikinci dersi.