Özet - Pandas temelleri

Bu grupta DataFrame oluşturmayı, sütun işlemlerini ve veri seçmeyi öğrendin.

Özet: pandas temelleri

Bu grupta öğrendiklerin:

Series ve DataFrame yapıları, read_csv/to_csv.
Sözlükten ya da satır listesinden tablo kurma.
Sütun seçme, hesaplanan sütun ekleme, drop ve rename.
Boolean maske, loc ve iloc ile filtreleme.
head, info, describe, value_counts ile keşif.

df = pd.read_csv("veri.csv")
X = df.drop(columns=["etiket"]).to_numpy()
y = df["etiket"].to_numpy()

Son iki satır, pandas tablosunu scikit-learn'ün beklediği X ve y'ye çevirmenin kalıbıdır.

Uygulama X ve y

df'den etiket sütununu çıkararak X'i, etiket sütunuyla y'yi oluştur (ikisi de to_numpy()). X.shape ve y.shape değerlerini aralarında boşlukla yazdır.

Örnek çözümü göster

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8], "etiket": [0, 1, 0, 1]})

X = df.drop(columns=["etiket"]).to_numpy()
y = df["etiket"].to_numpy()
print(X.shape, y.shape)

Kendini test et

Etiket sütununu X'ten çıkarmanın doğru yolu hangisidir?
- df.drop(columns=["etiket"])
- df["etiket"]
- df.head()
- df.rename(columns={"etiket": ""})
Cevabı göster

df.drop(columns=["etiket"]) — drop etiket olmadan kalan tüm sütunları döndürür; y ise df["etiket"] olur.
Tabloyu NumPy dizisine çevir.
```
X = df.____()
```
Cevabı göster
```
X = df.to_numpy()
```
İşleri araçlarla eşleştir.

Dosya okuma

read_csv
Satır filtreleme

df[koşul]
Konumla seçim

iloc
Özet istatistik

describe

Sıradaki ders: Veri temizleme

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler