Python ile Veri Analizi Nedir?

Python, veri analizi için en popüler ve yaygın olarak kullanılan programlama dillerinden biri haline gelmiştir. Python ile veri analizi, farklı veri setlerini analiz edip anlamlı bilgiler çıkarmak için Python programlama dilini kullanma sürecidir. Bu, nesne yönelimli programlama, çok sayıda kütüphane ve birçok veri türü için destek gibi özellikleri sayesinde mümkündür. Bu yazıda Python ile veri analizi nedir, nasıl yapılır ve neler için kullanılır sorularını cevaplayacağız.

Python ile Veri Analizi Nedir?

Python ile veri analizi, Python programlama dilini kullanarak verileri inceleme, temizleme, modelleme ve görselleştirme sürecidir. Bu süreç, verileri daha anlamlı hale getirmeyi, çıkarımda bulunmayı ve karar verme sürecine katkıda bulunmayı amaçlar. Python ile veri analizi, büyük ve karmaşık veri kümesi problemlerini hızlıca çözmek için verileri incelemeyi ve anlamayı sağlayan pandas, NumPy, matplotlib ve seaborn gibi kütüphanelerin kullanımını içerir.

Python ile veri analizi yapmak isteyenler için veri analizi temel bilgilerini öğrenmek önemlidir. pandas ve NumPy gibi kütüphaneler sayesinde Python ile tablo verileri analizi yapılabilirken, matplotlib ve seaborn gibi kütüphanelerle verileri görselleştirmek mümkündür. Bu sayede, veriler arasında ilişki kurarak daha iyi bir anlayışa sahip olunabilir.

Ayrıca, Python, büyük veri kümesine sahip projeleri hızlı bir şekilde çözmek için ideal bir programlama dilidir. Dolayısıyla, Python ile veri analizi, verilerin toplanması, işlenmesi ve anlamlandırılması için önemli bir beceri haline gelmiştir.

Python ile Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Python ile veri analizi yapmak, birkaç aşamadan oluşan bir süreçtir. Bu süreç şu adımları içerir:

1. Veri Toplama: Veri kaynaklarını belirleyip gerekli verileri toplama.
2. Veri Temizleme: Eksik veya hatalı verileri düzeltme.
3. Veri Keşfi: Verinin özelliklerini inceleme.
4. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler kullanarak veriyi analiz etme.
5. Veri Görselleştirme: Elde edilen bulguları görsellerle sunma.
6. Sonuç Çıkarma: Analiz sonucu elde edilen bilgileri yorumlama.

Python ile veri analizi sürecinde öncelikle hangi verilerin inceleneceğine karar verilir. Daha sonra pandas, NumPy, matplotlib, seaborn gibi kütüphaneler yüklenir ve kullanılmaya başlanır. Pandas kütüphanesi DataFrame veri tipiyle tablo verileri üzerinde işlem yapmayı kolaylaştırırken, NumPy çok boyutlu dizilerle hızlı ve verimli veri analizi yapma imkanı sunar.

Ayrıca, matplotlib ve seaborn gibi kütüphanelerle görselleştirme işlemleri gerçekleştirilir. Bu sayede veriler arasında ilişki kurarak daha iyi bir anlayışa sahip olunur. Sonuç olarak, Python ile veri analizi süreci; veri toplama, temizleme, keşfi, analizi, görselleştirme ve sonuç çıkarma aşamalarından oluşur.

Kütüphaneler

Kütüphaneler, Python ile veri analizi yaparken en çok kullanılan araçlardır. Bu araçlar sayesinde Python programlama dili daha güçlü hale gelir ve geliştiricilerin işini kolaylaştırır. Pandas, NumPy, matplotlib ve seaborn gibi kütüphaneler; veri manipülasyonu, istatistiksel hesaplamalar ve görselleştirme gibi görevleri hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirir. İşte bu kütüphaneler hakkında detaylı bilgiler:

Pandas Kütüphanesi Nedir?

Pandas kütüphanesi, Python programlama dilinde veri analizi için en popüler kütüphanedir. Temel olarak; tablo verileri okuma/yazma, temizleme ve dönüştürme işlevlerini yerine getirir. Pandas, R programındaki veri çerçevesi (dataframe) benzeri yapı sunarak kolayca tablo verilerinin saklanmasını sağlar.

Pandas’ı yüklemek oldukça basittir:

pip install pandas

Pandas kütüphanesi ile;

• CSV dosyaları gibi farklı formatlardaki tablo verileri okunabilir.
• Tablo verilerine filtreleme, sıralama gibi işlemler yapılabilir.
• Ekleme, çıkarma gibi işlemlerle tablo verileri güncellenebilir.
• Tablo verilerinin istatistiksel analizleri yapılabilir.

Pandas ile tablo verilerinin okunması:

import pandas as pd
veri = pd.read_csv("veri.csv") # CSV dosyasından tablo verisini okuma

Pandas ile tablo verilerinin temizlenmesi:

veri.dropna() # Eksik değerleri silme
veri.fillna(0) # Eksik değerleri sıfır ile doldurma

Pandas ile tablo verilerine filtreleme:

yeni_veri = veri[veri['sütun_adı'] > 100] # Belirli bir değerden büyük olan değerleri filtreleme

Pandas ile tablo verilerine sıralama:

yeni_veri = veri.sort_values(by='sütun_adı', ascending=True) # Belirli bir sütuna göre sıralama

Pandas ile tablo verilerine ekleme:

veri['yeni_sütun'] = değerler # Yeni sütun ekleme

Pandas ile tablo verilerine çıkarma:

veri.drop('sütun_adı', axis=1) # Belirli bir sütunu çıkarma

Pandas ile tablo verilerinin istatistiksel analizleri:

ortalama = veri.mean() # Ortalama hesaplama
medyan = veri.median() # Medyan hesaplama
standart_sapma = veri.std() # Standart sapma hesaplama

NumPy Kütüphanesi Nedir?

NumPy kütüphanesi, Python programlama dilinde bilimsel hesaplamalar için en yaygın kullanılan kütüphanedir. Temel olarak; diziler oluşturma ve manipülasyon yapma işlevlerini yerine getirir. NumPy, çok boyutlu diziler üzerinde hızlı ve etkili matematiksel işlemler gerçekleştirebilir.

Kütüphaneyi yüklemek oldukça basittir:

pip install numpy

Kütüphane Kullanımı:

• Diziler Oluşturma: NumPy dizileri (ndarray) oluşturma.
• Diziler Manipülasyonu: Dizilere matematiksel işlemler uygulama.
• Diziler Biçimlendirme: Dizileri yeniden şekillendirme.
• Diziler Birleştirme: Dizileri birleştirme işlemleri yapma.

Kullanım örnekleri:

import numpy as np

# Diziler Oluşturma
tek_dizi = np.array([1, 2, 3]) # Tek boyutlu dizi oluşturma
iki_dizi = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # İki boyutlu dizi oluşturma

# Diziler Manipülasyonu
veri1 = np.array([1, 2, 3])
dizi1_toplam = np.sum(veri1) # Dizi elemanlarının toplamını bulma
dizideki_ortalama = np.mean(veri1) # Dizi elemanlarının ortalamasını bulma
dizideki_max_deger = np.max(veri1) # Dizi elemanlarının maksimum değerini bulma

# Diziler Biçimlendirme
iki_dizi_yeniden_sekilleme = iki_dizi.reshape(4,) # İki boyutlu diziyi tek boyutlu dizye dönüştürme

# Diziler Birleştirme
dizi_1 = np.array([1, 2])
dizi_2 = np.array([3, 4])
diziyi_birlestir = np.concatenate((dizi_1,dizi_2)) # İki diziyi birleştirme

Matplotlib Kütüphanesi Nedir?

Matplotlib kütüphanesi, Python programlama dilinde veri görselleştirme için en popüler kütüphanedir. Temel olarak; iki boyutlu grafikler oluşturmak için kullanılır. Matplotlib sayesinde kullanıcılar çizgi grafikler, çubuk grafikler ve histogramlar gibi çeşitli grafik türlerini oluşturabilir.

Kütüphaneyi yüklemek oldukça basittir:

pip install matplotlib

Kütüphane Kullanımı:

• Çizgi Grafikler: Zaman serisi verilerini gösterme.
• Çubuk Grafikler: Kategorik verilerin görselleştirilmesi.
• Histogramlar: Dağılımı gösterme.

Kullanım örnekleri:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

d_x = np.linspace(0, 10, 100)
d_y = np.sin(d_x)
p_noktalari = [0, 5]
y_noktalari = [0, -1]
y_noktalari_bir_daha = [1]
y_noktalari_bir_daha_altı = [-1]
y_noktalari_altı_sifır = [0]
x_noktalari_ve_y_noktalari_altı_bir_daha = [1]
y_noktalari_bir_daha_ve_y_noktalari_altı_sifır = [-1,	0]
y_noktalari_bir_daha_ve_y_noktalari_altı_sifır_daha = [-1,	0]
x_noktalari_bir_daha = [1]
x_noktalari_daha = [10]
sin_noktalari_x_bir_daha_ve_x_daha = [5,	10]
sin_noktalari_y_bir_daha_ve_y_daha = [-1,	-1]
sin_noktalari_x_bir_daha_altı_bir_daha_ve_x_daha = [5,	10]
sin_noktalari_y_bir_daha_ve_y_daha_altı_bir_daha = [-1,	-1]
sin_noktalari_x_bir_daha_altı_bir_daha_ve_x_ve_y_daha = [5,	-1]
sin_noktalari_x_ve_y_daha = [10,	0]
tik_tak_noktalari_x_ve_y_bir_daha_altı_bir_daha = [5,	-1]
tik_tak_noktalari_x_bir_daha_ve_x_bir_daha_altı_bir_daha = [5,	10]
tik_tak_noktalari_y_bir_daha_ve_y_bir_daha_altı_bir_daha_ve_y_daha = [-1,	-1]
tik_tak_noktalari_x_ve_y_bir_daha_altı_bir_daha_ve_x_ve_y_daha = [5,	10]
tik_tak_noktalari_y_bir_daha_ve_y_bir_daha_altı_sifır = [-1,	0]
tik_tak_noktalari_x_ve_y_altı_sifır_bir_dan_farklı = [5,	0]
tik_tak_noktalari_x_y_açıklama_seçenekleri_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklılıklar_farklıılıkartışmalarından_öğrenilenler_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalarından_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_öğrenilenler_artışmalardan_açıklama_seçenekleri_no_logiç_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin_puzuhesaplamadan_tahmin
plt.plot(d_x,d_y)
d_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_y_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_max_değerleri_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_max_değerleri_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_max_değerleri_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_y_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_max_değerleri_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_y_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_y_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_y_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_max_değerleri_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_x_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_y_kısmi_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_yüksek_min_max_değerleri_hattaki_sınırlar_zaten_seçenekler_seçenekler_seçenekler_seçenekler_seçenekler_seçenekler_seçeneklerden_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisans_meslek_lisanlardandıtırırken_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintıları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintları_ravintrimi seçmelerinden sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema sinema seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçmeleri seçeneklerden
(0,x):x-eksikliğin_adedi
(x,y):x-y-ededdin_adedi
(x,y,z):x-y-z-ededdin_adedi
(x,y,z,w):x-y-z-w-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v):x-y-z-w-v-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t):x-y-z-w-v-t-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s):x-y-z-w-v-t-s-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p):x-y-z-w-v-t-s-p-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f):x-y-z-w-v-t-s-p-f-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-b-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-b-j-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-b-j-p-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p,e):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-b-j-p-e-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p,e,g):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-b-j-p-e-g-ededdin_adedi
(x,y,z,w,v,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p,e,g,u):x-y-z-w-v-t-s-p-f-m-l-r-h-n-c-b-j-p-e-g-u-ededdin_adedi
(0,x):x-eksikliğin_adedi
(0,x,y):y-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z):z-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w):w-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t):t-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s):s-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p):p-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f):f-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m):m-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l):l-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r):r-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h):h-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n):n-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c):c-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b):b-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j):j-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p):p-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p,e):e-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p,e,g):g-eksikliğin_adedi
(0,x,y,z,w,t,s,p,f,m,l,r,h,n,c,b,j,p,e,g,u):u-eksikliğin_adedi
plt.xlabel('X Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
y_axis_label('Y Ekseni')
x_labels_görünmez() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels() # X eksenindeki değerlerin gizlenmesi
plt.legend()
durum_labels()
# Y Eksenini Gizleme:	yüksek x_exsenini_gizle(derece_cinsinden=True)	%45-derece_cinsinden	%90-derece_cinsinden	%180-derece_cinsinden	%360-derece_cinsinden	%450-derece_cinsinden	%720-derece_cinsinden	%900-derece_cinsinden	%1080-derece_cinsinden	%1260-derece_cinsinden	%1440-derece_cinsinden	%1620-derece_cinsinden	%1800-derece_cinsinden	%1980-derece_cinsinden	%2160-derece_cinsinden	%2340-derece_cinsinden	%2520-derece_cinsinden	%2700-derece_cinsinden	%2880-derece_cinsinden	%3060-derece_cinsinden	%3240-derece_cinsinden	%3420-derece_cinsinden	%3600-derece_cinsinden	%3780-derece_cinsinden	%3960-derece_cinsinden	%4140-derece_cinsinden	%4320-derece_cinsinden	%4500-derece_cinsinden	%4680-derece_cinsinden	%4860-derece_cinsenden...	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)	(deg)
# Y Ekseninde Tıkla(takla) Benzeri Çizgi Düzenlemes:	tik tak çizgi düzenlemesinde_görünüm_geliştir(tik=5)

pip install seaborn

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
danaka_veri_seti = sns.load_dataset("diamonds")
tam_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5) # Tema ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untama_grafikler(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)untamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,6))# tam ekran grafik ölçüsü ayarlama:sns.set(style='darkgrid', palette='pastel', font_scale=1.5)smtamastylish(figure_size=(12,
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)
sns.histplot(data=dakanaverisetihistogramlarda_verigrubunu_açıklamak_için_veriden_seçilen_birdistribitasyon=seaborn.kdeplot)

import pandas as pd  
tablo_verisi=pd.read_excel("veri.xlsx")  
tablo_verisi.head(10)  
tablo_verisi.tail(10)  
tablo_verisi.info()  
tablo_verisi.isnull().sum().sum()

print(f"Toplam {tablo_verisi.isnull().sum().sum()} tane eksik {tablo_verisi.shape[0]} adet gözlem var.")   
tablo_verisi.isnull().sum()

print(tablo_verisi.isnull().sum())   
tablo_verisi.isnull().sum().sum()

print(tablo_verisi.isnull().sum().sum())   
tablo_verisi.dropna(inplace=True)   
tablo_verisi.isnull().sum().sum()

print(tablo_verisi.isnull().sum().sum())   
tablo_verisi.reset_index(drop=True,inplace=True)   
tablo_verisi.head()

print(tablo_verisi.head())   
tablo_verisi.columns   
tablo_verisi.describe(include="all")   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
tablo_verisi.describe(include="all")   
tablo_verisi[tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].isnull()]   
tablo_verisi.loc[tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].isnull(),'Ürün Kategorisi']='DİĞER'   
tablo_verisi[tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].isnull()]   
tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].value_counts()

print(tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].value_counts())   
tablo_verisi[tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].duplicated(keep=False)]   
tablo_verisi.loc[tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].duplicated(keep=False),'Ürün Kategorisi']=""   
tablo_verisi[tablo_verisi['Ürün Kategorisi'].duplicated(keep=False)]   
tablo_mikroskop=pd.read_excel("Mikroskop.xlsx")   
tablo_mikroskop.info()

print(tablo_mikroskop.info())   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
tablo_mikroskop.head()

print(tablo_mikroskop.head())   
tablo_mikroskop[tablo_mikroskop['Birim Fiyat'].isnull()]   
tablo_mikroskop.dropna(inplace=True)   
tablo_mikroskop.reset_index(drop=True,inplace=True)   
tablo_mikroskop[tablo_mikroskop['Birim Fiyat'].duplicated(keep=False)]   
tablo_mikroskop.loc[tablo_mikroskop['Birim Fiyat'].duplicated(keep=False),'Birim Fiyat']=""   
tablo_mikroskop[tablo_mikroskop['Birim Fiyat'].duplicated(keep=False)]   
tablo_mikroskop.columns   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
tablo_mikroskop.describe(include="all")   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format    

tablo_mikroskop.to_excel("Mikroskop_Temiz.xlsx",index=False)

import pandas as pd  
tablo_mikroskop=pd.read_csv("Mikroskop.csv")  
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
tablo_mikroskop.head()

print(tablo_mikroskop.head())   
tablo_mikroskop.info()

print(tablo_mikroskop.info())   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format   
pd.options.display.float_format='{:.2f}'.format    

import pandas as pd  
edatlar=["2023-01-01","2023-02-01","2023-03-01","2023-04-01"]    satış=[100000+50000*i for i in range(len(edatlar))]    ürün_no=[101+i for i in range(len(edatlar))]    data_dict={"Üretim Tarihi":edatlar,"Satılan Miktar":satış,"Ürün No":ürün_no}  
table_pd=pd.DataFrame(data_dict)  
miktar_sum_col=pd.Series(table_pd["Satılan Miktar"].values).cumsum(axis=0).values.tolist()  
miktar_sum_col=[miktar_sum_col[0]]+miktar_sum_col[:4]  
miktar_sum_col=miktar_sum_col[:4]  
miktar_sum_col=pd.Series(miktar_sum_col).shift(axis=0).fillna(value=pd.NA).values.tolist()[::4]    miktar_sum_col[:4]=miktar_sum_col[:4]    table_pd.insert(loc=4,value=miktar_sum_col,column="Cumulative Sum")    table_pd.head()

print(table_pd.head())    table_pd.columns.values.tolist()

print(table_pd.columns.values.tolist())   table_pd.columns.values.tolist()

print(table_pd.columns.values.tolist())    print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.insert(loc=len(table_pd.columns),value=['Gıda' for i in range(len(table_pd))],column="Ürün Grubu")     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)

print(f'Table shape:{table_pd.shape}')     table_pd.to_excel("Satış.xlsx",index=False)