Cemre Acar
Pandas DataFrame ve Özellikleri

Pandas DataFrame ve Özellikleri

Bugünkü yazımda Pandas DataFrame, Pandas DataFrame Oluşturma, Pandas DataFrame Özellikleri'ne değineceğim. Temel olarak Pandas ile DataFrame oluşturup, oluşturduğumuz DataFrame'in özelliklerine birlikte bakacağız. Pandas kütüphanesi içinde en fazla kullanacağımız şey DataFrame'ler olsa da daha önce Pandas Nedir ? Pandas Kullanımı adlı yazımda Pandas'a bir giriş yapmış ve Pandas Serilerinden bahsetmiştim. Okumadıysanız bu yazıma da göz atmanızı tavsiye ederim. Konuyu uzatmadan işlemlerimize geçelim.

Kütüphaneleri Ekleyelim

İlk olarak NumPy ve Pandas kütüphanelerimizi import edelim. NumPy kütüphanesini de dahil ettim çünkü NumPy arrayi oluşturarak o array üzerinden Pandas DataFrame oluşturmaya da değineceğim.

import numpy as np
import pandas as pd

Kütüphanelerimizi ekledikten sonra, bir liste oluşturup bu liste ile bir DataFrame oluşturalım. 

ilk_df = [30,40,50,60] 

DataFrame Oluşturma

Listemizi oluşturduk. Şimdi bir DataFrame nasıl oluşturulur ona bakalım.

pd.DataFrame(ilk_df,index = ['A','B','C','D'],columns = ['sayilar'])

Sonucun Çıktısı :

  sayilar
A 30
B 40
C 50
D 60

Burada ilk olarak DataFrame'e çevirmek istediğimiz listemizi ardından da index parametresiyle harf düzeninde bir index verdik. Columns parametresi ile de kolonumuza bir isim vermiş olduk. Ancak bu parametreleri belirtmek zorunda değiliz.



Şimdi yukarıda oluşturduğumuz DataFrame'imizi bir değişkene atayalım. Ardından değişkenimizi kullanarak çeşitli özelliklere göz atalım.

my_var = pd.DataFrame(ilk_df,index = ['A','B','C','D'],columns = ['sayilar'])

İlk olarak değişkenimizin tipini öğrenelim. DataFrame nasıl bir sonuç veriyor görmüş olalım.

type(my_var)

Sonucun Çıktısı : 

pandas.core.frame.DataFrame

DataFrame Özellikleri

Değişkenimizin tipini öğrendiğimize göre özelliklerime geçebiliriz.

my_var.axes

Sonucun Çıktısı : 

[Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object'), Index(['sayilar'], dtype='object')]

Satır ve Sütun bazında değişkenlerimizi kolayca görebildik. Şimdi de shape özelliği ile elimizdeki değişkenin şekline şemaline bir göz atalım.

my_var.shape

Sonucun Çıktısı : 

(4, 1)

Buna göre elimizdeki değişkenin 4 sütun ve tek satırdan oluştuğunu öğrendik. Şimdi de size özelliği ile DataFrame'in kaç elemandan oluştuğuna bakalım.

my_var.size

Sonucun Çıktısı : 

4


DataFrame'in değerlerini görmek istediğimizde ise values özelliğini kullanıyoruz.

my_var.values

Sonucun Çıktısı : 

array([[30],
       [40],
       [50],
       [60]])

DataFrame'in sahip olduğu değerler çok fazla ise head(x) kullanımı ile istediğimiz sayıda satıra göz atma imkanımız da var. Aşağıda ilk 3 satırı görüntüleyelim.

my_var.head(3)

Sonucun Çıktısı : 

  sayilar
A 30
B 40
C 50

Aynı mantıkta sondaki değerleri getirmek için de tail(x) özelliğini kullanabilirsiniz.



NumPy Array ile Pandas DataFrame Oluşturma

Temel bir kaç özelliği öğrendiğimize göre bir NumPy arrayini kullanarak yeni bir Pandas DataFrame oluşturalım. NumPy array oluşturmak ve NumPy ile ilgili daha fazla şey öğrenmek için Numpy Nedir ? NumPy Kullanımı adlı yazıma göz atabilirsiniz.

nparray = np.arange(0,10).reshape((2,5))
nparray

Sonucun Çıktısı : 

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

Şimdi de bu NumPy arrayimizi kullanarak DataFrame oluşturalım.

my_var = pd.DataFrame(nparray,index = ["X","Y"],columns = ["A","B","C","D","E"])
my_var

Sonucun Çıktısı : 

  A B C D E
X 0 1 2 3 4
Y 5 6 7 8 9

Bu yazımda temel anlamda Pandas DataFrameleri ile küçük bir çalışma gerçekleştirdik. DataFrame oluşturma ve DataFrame temel özelliklerine değinmiş olduk. Yazımda eksik ya da yetersiz gördüğünüz kısımları yorum olarak belirtebilirsiniz. Sağlıkla Kalın.

Heyy ! Blog'a abone olup yazılarımdan ilk sen haberdar olmak ister misin ?

ABONE OL!

Yorumlar

Yorum Ekle

Yorumunuz onaylandıktan sonra yayınlanacaktır.