Python ile Veri Analizi

Python, veri analizi için güçlü bir araçtır ve birçok kütüphane sunar. Bu yazıda, veri analizi yaparken kullanabileceğiniz temel kütüphaneler ve örnekler üzerinde duracağız.

Pandas Kütüphanesi

Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan popüler bir Python kütüphanesidir. Aşağıda Pandas ile bir CSV dosyasının nasıl yükleneceği ve temel veri işlemlerinin nasıl yapılacağı gösterilmektedir.

CSV Dosyasını Yükleme

import pandas as pd

# CSV dosyasını yükleme
df = pd.read_csv('ornek.csv')
print(df.head())

Veri Filtreleme

# Belirli bir koşula göre veri filtreleme
filtered_df = df[df['column_name'] > 50]
print(filtered_df)

Matplotlib Kütüphanesi

Matplotlib, veri görselleştirme için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Aşağıda Matplotlib kullanarak basit bir grafik oluşturma örneği bulunmaktadır.

Basit Bir Çizgi Grafiği

import matplotlib.pyplot as plt

# Veriler
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 18, 16]

# Grafik oluşturma
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X Ekseni')
plt.ylabel('Y Ekseni')
plt.title('Basit Çizgi Grafiği')
plt.show()

NumPy Kütüphanesi

NumPy, bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Aşağıda NumPy ile temel işlemlerin nasıl yapılacağına dair örnekler bulunmaktadır.

NumPy Dizileri

import numpy as np

# NumPy dizisi oluşturma
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

Matematiksel İşlemler

# Element bazında toplama
arr2 = arr + 10
print(arr2)

Seaborn Kütüphanesi

Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiş bir görselleştirme kütüphanesidir. İstatistiksel grafikler oluşturmak için kullanılır. Aşağıda Seaborn ile bir örnek gösterilmektedir.

Dağılım Grafiği

import seaborn as sns

# Veri kümesi yükleme
df = sns.load_dataset('tips')

# Dağılım grafiği oluşturma
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=df)
plt.xlabel('Toplam Hesap')
plt.ylabel('Bahşiş')
plt.title('Toplam Hesap ve Bahşiş Arasındaki İlişki')
plt.show()