Python Dersleri 7: Veri Analizi ve Görselleştirme: Pandas ve Matplotlib
يشارك
Veri Analizini Eğlenceli Hale Getirin: Python ile Keşfetme Yolculuğu
Merhaba arkadaşlar! Python'da temel veri türlerinden değişkenlerden koşullu ifadelerden döngülerden fonksiyonlardan listelerden sözlüklerden dosya işlemlerinden nesne yönelimli programlamadan ve web geliştirmeye girişten bahsettik. Şimdi Python'ın veri bilimi dünyasında bize sunduğu güçlü araçları keşfedeceğiz! Günümüzde her yerde veri var: sosyal medya e-ticaret siteleri sensörler cihazlar... Bu verileri anlamlandırmak ve içgörüler çıkarmak işletmelerin daha iyi kararlar almasını bilim insanlarının yeni keşifler yapmasını ve toplumun daha iyi hizmetler almasını sağlar. Python veri analizi ve veri görselleştirme için en popüler programlama dillerinden biridir.
Pandas: Veri Analizinin Güçlü Aracı
Pandas Python'da veri analizi için en çok kullanılan kütüphanelerden biridir. Pandas verileri tablolar şeklinde düzenlemek işlemek analiz etmek ve manipüle etmek için kullanışlı araçlar sunar. Pandas'ın en temel veri yapısı veri çerçevesi (DataFrame) olarak adlandırılır. Veri çerçevesi satır ve sütunlardan oluşan bir tablo gibi düşünülebilir. Pandas ile veri çerçeveleri oluşturmak verileri okumak filtrelemek sıralamak gruplamak birleştirmek toplamak ve daha birçok işlem yapmak mümkündür. ```python import pandas as pd # Bir veri çerçevesi oluşturma veri = {'isim': ['Ali' 'Veli' 'Ayşe'] 'yas': [30 25 28] 'sehir': ['Ankara' 'İstanbul' 'İzmir']} df = pd.DataFrame(veri) # Veri çerçevesini ekrana yazdırma print(df) # Yaş sütununu filtreleme yaslilar = df[df['yas'] > 27] print(yaslilar) ``` Bu örnekte "isim" "yas" ve "sehir" sütunlarından oluşan bir veri çerçevesi oluşturduk. Daha sonra yaş sütununu filtreleyerek yaşları 27'den büyük olan kişilerin bilgilerini aldık.
Matplotlib: Verileri Görselleştirmenin Sanatı
Matplotlib Python'da veri görselleştirme için kullanılan en yaygın kütüphanelerden biridir. Matplotlib çeşitli grafik türleri (çizgi grafikleri çubuk grafikleri pasta grafikleri dağılım grafikleri vb.) oluşturmak için kullanışlı fonksiyonlar sunar. Matplotlib ile verileri görselleştirmek verileri daha anlaşılır hale getirmek eğilimleri belirlemek ve içgörüler çıkarmak için çok önemlidir. ```python import matplotlib.pyplot as plt # Veri setini oluşturma x = [1 2 3 4 5] y = [2 4 6 8 10] # Çizgi grafiği çizme plt.plot(x y) plt.xlabel('X Ekseni') plt.ylabel('Y Ekseni') plt.title('Çizgi Grafiği') plt.show() ``` Bu örnekte x ve y değerlerinden oluşan bir veri seti oluşturduk ve bu veri setini kullanarak bir çizgi grafiği çizdik.
Veri Analiziyle Hikayeler Anlatmak: İçgörüler Çıkarma
Veri analizi yalnızca verileri işlemek değil aynı zamanda bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak ve hikayeler anlatmaktır. Pandas ve Matplotlib gibi araçlar bu hikayeleri görselleştirerek ve herkesin anlayabileceği şekilde sunmamıza yardımcı olur. Veri analizi işletmelerin pazarlama stratejilerini optimize etmesinde bilim insanlarının yeni keşifler yapmasında hükümetlerin toplumsal sorunları çözmesinde ve daha birçok alanda kullanılmaktadır.
