Cohorts
  • Discover
  • About Us
  • Blog
  • Patika.dev
  • Web3

Pandas-Veri Ön İşleme

Pandas'a Giriş
İndeksleme ve Koşullu Seçim
Pandas DataFrames
DataFrames: Koşullu Seçim ve Değiştirme
Sütun Oluşturma ve Veri Okuma

Veri Temizleme: Giriş ve NaN (Sayı Olmayan) Değerler
Veri Temizleme: DataFrameler ve Boş Değerleri Doldurma
Veri Temizleme: Tekrarlanan Değerler ve Metin İşleme

İndeksleme ve Koşullu Seçim


Notebook Link: https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas/blob/master/1%20-%20Pandas%20-%20Series.ipynb

İndeksleme

Seri bir sözlük gibidir ve değerlerini bir NumPy array'de tutar. Sözlükte nasıl bir değere ulaşabiliyorsak seride de ulaşabiliriz. Pokemon serisini bir hatırlayalım.

series
Bulbasaur      49
Charmander     43
Squirtle       65
Pikachu        40
Onix          160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Örneğin, Pikachu'nun değerini yazdıralım.

series["Pikachu"]
40

Ayrıca serinin ".iloc" metodunu kullanarak değerlere sayısal indekslerini kullanarak da erişebiliriz.

# 2 indeksli değere ulaşalım, arrayin 3. değeri
series.iloc[2]
65
# arrayin son değerine ulaşalım
series.iloc[-1]
160

Birden çok indeks kullanarak da değerleri seçebiliriz (Bu bize başka bir Series döndürür).

series[["Bulbasaur", "Onix"]]
Bulbasaur     49
Onix         160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Aynı şekilde birden çok sayısal indeks seçebiliriz.

series[[1, 4]]
Charmander     43
Onix          160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Dilimleme yaparak yani başlangıç ve bitiş indekslerini belirterek de seçim yapabiliriz (Pandas'ta bitiş değeri de sonuca eklenir! Örneğin aşağıda Squirtle da dahildir.)

series["Bulbasaur": "Squirtle"]
Bulbasaur     49
Charmander    43
Squirtle      65
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Koşullu Seçim

Serilerde, Numpy arraylerdeki gibi bir koşul ile boolean seçim yapabiliriz.

series > 45
Bulbasaur      True
Charmander    False
Squirtle       True
Pikachu       False
Onix           True
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: bool

Boolean indeksleme de yapabiliriz.

series[series > 45]
Bulbasaur     49
Squirtle      65
Onix         160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Ortalamasını, standart sapmasını vb. Bulabiliriz. Numpy arraylerde yapabileceğimiz çoğu türlü işlemi yapabiliriz.

series.mean()
71.4

Ortalamanın üstündeki değerleri seçelim.

series[series > series.mean()]
Onix    160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

(Sadece Onix, diğer pokemonlara fark atmış!)

İki koşulu parantezlere koyarak seçebiliriz.

series[(series > 45) & (series < 100)]
Bulbasaur    49
Squirtle     65
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Serinin Değerlerini Değiştirme

Serileri istediğimiz gibi düzenleyebiliriz. İndeksi ile seçerek:

series["Pikachu"] = 70 # Pikachu'yu güçlendirdik
series["Pikachu"] # yazdıralım
70

50'den yüksek olan değerleri 50 yapalım.

series[series > 50] = 50
series # yazdıralım
Bulbasaur     49
Charmander    43
Squirtle      50
Pikachu       50
Onix          50
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Orijinal seriyi tekrar oluşturalım.

series = pd.Series({
    'Bulbasaur': 49, 
    'Charmander': 43, 
    'Squirtle': 65, 
    'Pikachu': 40, 
    'Onix': 160
    }, name="Pokemon Savunma Güçleri")
Previous
Next

Lesson discussion

Swap insights and ask questions about “Pandas-Veri Ön İşleme”.

Enroll to participate
Start the course to unlock the discussion. Enrolling helps us keep conversations relevant to learners.
Cohorts
WebsiteDiscoverBlogPatika.devRise In
CoursesCircleRustSoliditySolanaWeb3 FundamentalsBlockchain Basics
CompanyAbout UsTerms of UsePrivacy PolicyGDPR NoticeCookies
Don't miss any update!

Disclaimer: The information, programs, and events provided on https://cohorts.patika.dev is strictly for upskilling and networking purposes related to the technical infrastructure of blockchain platforms. We do not provide financial or investment advice, nor do we make any representations regarding the value, profitability, or future price of any blockchain or cryptocurrency. Users are encouraged to conduct their own research and consult with licensed financial professionals before engaging in any investment activities. https://cohorts.patika.dev disclaims any responsibility for financial decisions made by users based on the information provided here.

© 2026 Cohorts, All rights reserved