Pandas

“Pandas” ismi, çoklu zaman dönemlerinde gözlemler içeren veri setleri için kullanılan ekonometrik bir terim olan “panel data”dan gelir. Ayrıca, ana işlevine vurgu yapan “Python Data Analysis” ifadesinin de kısaltmasıdır. 2008 yılında Wes McKinney tarafından geliştirilen Pandas, Python veri bilimi yığınının temel taşlarından biri haline gelmiş ve NumPy, Matplotlib ve SciPy gibi kütüphanelerle uyum içinde çalışmaktadır.

Pandas, dağınık verileri hızlıca düzenleyerek anlamlı hale getirmenizi ve eksik değerleri verimli bir şekilde yönetmenizi sağlar. İki ana veri yapısı sunar: DataFrame ve Series. Bu yapılar, hem metinsel hem de sayısal veriler için veri yönetimini kolaylaştırır.

Pandas’ın Temel Özellikleri

1. Veri Yapıları

Pandas, veri işleme görevlerinin temelini oluşturan sağlam veri yapılarıyla bilinir.

• Series: Her türlü veri tipini (tamsayı, string, ondalık sayı gibi) tutabilen, etiketli, tek boyutlu bir dizidir. Series içindeki eksen etiketleri bütün olarak indeks olarak adlandırılır. Özellikle tek sütun veriler üzerinde işlem yapmak ve yönetmek için kullanışlıdır.
• DataFrame: Etiketli eksenlere (satır ve sütunlar) sahip, iki boyutlu, boyutu değiştirilebilir ve farklı veri tiplerini barındırabilen tablo yapısıdır. Bir Series nesneleri sözlüğü gibi düşünülebilir. DataFrame’ler, tablo veya elektronik tabloya benzeyen veri setleriyle çalışmak ve veri işleme/analizi kolaylığı sağlamak için idealdir.

2. Veri Hizalaması ve Eksik Veri

Eksik verilerin yönetimi, Pandas’ın güçlü yönlerinden biridir. Gelişmiş veri hizalama yetenekleri sayesinde, eksik değerlere sahip veriler üzerinde sorunsuz işlem yapabilirsiniz. Eksik veriler, ondalık sütunlarda NaN (not a number) olarak temsil edilir. Pandas, eksik değerleri doldurmak veya kaldırmak için çeşitli yöntemler sunar ve veri bütünlüğünü korur.

3. İndeksleme ve Hizalama

Pandas’ta indeksleme ve hizalama, verilerin düzenli ve verimli bir şekilde etiketlenmesini ve erişilmesini sağlar. Bu özellik sayesinde, karmaşık veri işlemleri minimum çabayla gerçekleştirilebilir. Güçlü indeksleme araçlarıyla Pandas, büyük veri setlerinin organizasyonunu ve hizalamasını kolaylaştırır ve sorunsuz analiz imkanı sunar.

4. Gruplama ve Toplama

Pandas, veri setleri üzerinde split-apply-combine (böl-uygula-birleştir) işlemleri yapmak için sağlam gruplama fonksiyonları sunar; bu, veri bilimi analizlerinde yaygın bir desendir. Verileri farklı şekillerde toplamak ve dönüştürmek için kullanılır; içgörü elde etmeyi ve istatistiksel analiz yapmayı kolaylaştırır. GroupBy fonksiyonu, verileri belirli kriterlere göre gruplar, her gruba bir fonksiyon uygular ve sonuçları birleştirir.

5. Veri Girdi/Çıktısı (I/O)

Pandas, bellek içi veri yapıları ile farklı dosya formatları arasında veri okuma ve yazma için geniş bir fonksiyon setine sahiptir; CSV, Excel, JSON, SQL veritabanları ve daha fazlası dahil. Bu özellik, veri alım ve dışa aktarım işlemlerini kolaylaştırır ve Pandas’ı çeşitli platformlarda veri yönetimi için çok yönlü bir araç yapar.

6. Birden Fazla Dosya Formatı Desteği

Pandas’ın çeşitli dosya formatlarını yönetebilme yeteneği büyük bir avantajdır. JSON, CSV, HDF5 ve Excel gibi formatları destekler. Bu esneklik, farklı kaynaklardan gelen verilerle çalışmayı kolaylaştırır ve analiz sürecini hızlandırır.

7. Zaman Serisi İşlevselliği

Pandas, yerleşik zaman serisi veri desteği ile birlikte gelir; tarih aralığı oluşturma, frekans dönüşümü, hareketli pencere istatistikleri ve zaman kaydırma gibi işlevler sağlar. Bu özellikler, zaman bağımlı verilerle çalışan finansal analistler ve veri bilimciler için son derece değerlidir ve kapsamlı zaman serisi analizi imkanı sunar.

8. Veri Yeniden Şekillendirme

Pandas, veri setlerini yeniden şekillendirmek ve pivotlamak için güçlü araçlar sunar. Bu, verilerin istenilen formata dönüştürülmesini kolaylaştırır. Özellikle ham verileri daha analiz edilebilir bir yapıya dönüştürmek için gereklidir ve daha iyi içgörü ve karar alma süreçlerini destekler.

9. Optimum Performans

Pandas’ın performansı verimlilik ve hız için optimize edilmiştir; bu da onu büyük veri setlerinin yönetimi için uygun kılar. Çekirdeği Python ve C dillerinde yazılmıştır; böylece işlemler hızlı ve kaynak dostudur. Hızlı veri işleme araçlarına ihtiyaç duyan veri bilimciler için ideal bir tercihtir.

10. Veri Görselleştirme

Görselleştirme, veri analizinin hayati bir parçasıdır ve Pandas, veri grafikleri oluşturmak ve analiz etmek için yerleşik yetenekler sunar. Matplotlib gibi kütüphanelerle entegre olarak, verilerin daha anlaşılır ve yorumlanabilir görselleştirilmesini sağlar.

Pandas’ın Kullanım Alanları

1. Veri Temizleme ve Hazırlama

Pandas; tekrar eden verileri kaldırma, eksik değerleri yönetme ve veri filtreleme gibi veri temizleme görevlerinde güçlü bir araçtır. Verilerin verimli şekilde hazırlanması, veri analizi ve makine öğrenimi iş akışlarında kritik öneme sahiptir ve Pandas bu süreci kolaylaştırır.

2. Keşifsel Veri Analizi (EDA)

EDA sırasında, veri bilimciler Pandas’ı kullanarak veri setlerini keşfeder, özetler, desenleri tespit eder ve içgörüler üretir. Bu süreç genellikle istatistiksel analiz ve görselleştirme içerir; Pandas’ın Matplotlib gibi kütüphanelerle entegrasyonu sayesinde kolaylaşır.

3. Veri Dönüştürme ve Şekillendirme (Data Munging)

Pandas, ham verilerin analize uygun bir formata dönüştürülmesi olan veri dönüştürme (munging) işlemlerinde mükemmeldir. Veri yeniden şekillendirme, veri setlerini birleştirme ve yeni hesaplanmış sütunlar oluşturma gibi işlemleri kolaylaştırır; karmaşık veri dönüşümlerini rahatça gerçekleştirmenizi sağlar.

4. Finansal Veri Analizi

Pandas, zaman serisi verileriyle olan performansı ve büyük veri setlerini etkin yönetebilmesi sayesinde finansal veri analizinde yaygın olarak kullanılır. Finansal analistler, hareketli ortalamalar hesaplamak, hisse fiyatlarını analiz etmek ve finansal modelleme yapmak için Pandas’tan faydalanır.

5. Makine Öğrenimi

Pandas doğrudan bir makine öğrenimi kütüphanesi olmasa da, makine öğrenimi algoritmalarına veri hazırlamada kilit rol oynar. Veri bilimciler, verileri makine öğrenimi modellerine vermeden önce önişlemeden geçirmek için Pandas’ı kullanır; bu da model performansını optimize eder.

Pandas’ın Kullanımına Dair Örnekler

Örnek 1: DataFrame Oluşturma

import pandas as pd

# Bir sözlükten DataFrame oluşturma
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Çıktı:

      Name  Age         City
0    Alice   24     New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22      Chicago

Örnek 2: Veri Temizleme

# Eksik verilerin yönetimi
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Eksik değerleri 0 ile doldur
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Çıktı:

     A    B  C
0  1.0  0.0  4
1  2.0  2.0  0
2  0.0  3.0  6

Örnek 3: Gruplama ve Toplama

# 'City'ye göre grupla ve yaş ortalamasını hesapla
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Çıktı:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas ve Yapay Zeka Otomasyonu

Yapay zeka ve yapay zeka otomasyonu bağlamında Pandas, veri önişleme ve özellik mühendisliğinde hayati bir rol oynar; bunlar, makine öğrenimi modellerinin kurulmasında temel adımlardır. Veri önişleme, ham verinin modellemeye uygun bir forma dönüştürülmesini; özellik mühendisliği ise mevcut verilerden yeni özellikler oluşturularak model performansının artırılmasını içerir.

Sohbet botları ve yapay zeka sistemleri, veri giriş-çıkış işlemlerinde, duygu analizi, niyet sınıflandırma ve kullanıcı etkileşimlerinden içgörü çıkarma gibi işlemlerde sıklıkla Pandas’a dayanır. Pandas, veriyle ilgili görevleri otomatikleştirerek yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini ve dağıtımını hızlandırır; böylece veri odaklı karar alma süreçlerini daha etkin ve verimli kılar.

Araştırma

Aşağıda, Pandas’ın farklı bağlamlarda ele alındığı bazı ilgili bilimsel makaleler yer almaktadır:

1. PyPanda: a Python Package for Gene Regulatory Network Reconstruction

   • Yazarlar: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Öz: Bu makale, gen düzenleyici ağ çıkarımı için kullanılan PANDA algoritmasının (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation) Python versiyonu olan PyPanda’yı tanımlamaktadır. PyPanda, orijinal C++ sürümüne kıyasla daha hızlı performans ve ek ağ analiz özellikleri sunar. Paket açık kaynaklıdır ve GitHub’da ücretsiz olarak sunulmaktadır.
   • Daha fazlasını oku

2. An Empirical Study on How the Developers Discussed about Pandas Topics

   • Yazarlar: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Öz: Bu çalışma, geliştiricilerin Stack Overflow gibi çevrimiçi forumlarda Pandas konularını nasıl tartıştığını inceler. Çalışmada, hata yönetimi, görselleştirme, harici destek, dataframeler ve optimizasyon gibi kategorilere ayrılmış popülerlik ve zorluklar belirlenmiştir. Bulgular, geliştiricilerin, eğitmenlerin ve öğrenenlerin Pandas kullanımıyla ilgili yaygın sorunları anlamalarına ve çözmelerine yardımcı olmayı amaçlar.
   • Daha fazlasını oku

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Yazarlar: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Öz: Bu makale, Python ve Pandas’tan faydalanan programatik bir yaklaşım sunan pyCube adlı veri küpleri oluşturma ve sorgulama aracını tanıtır. Geleneksel araçlar genellikle görsel arayüz kullanırken, pyCube teknik olarak yetkin veri bilimcilerine hitap eder ve geleneksel uygulamalara kıyasla önemli performans iyileştirmeleri gösterir.
   • Daha fazlasını oku