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

Pandas'a Giriş


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

Pandas'a Giriş

Pandas; veriyi yüklemek, analiz etmek, temizlemek, işlemek ve görselleştirmek için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Aşağıdaki kodla import ederek kullanmaya başlayabiliriz (Pandas'ı yüklemediyseniz cmd'den "pip install pandas" komutunu girerek yükleyebilirsiniz).

import pandas as pd
import numpy as np

Pandas Series (Pandas Serileri)

Pandas Series, her değerin bir indekse sahip olduğu tek boyutlu bir array'dir. Örneğin; bir tablodaki bir sütunu bir Pandas Series olarak gösterebiliriz. Aşağıda bir sayı arrayi Pandas Series'e dönüştürülmüş:

series = pd.Series([49, 43, 65, 40, 160])

Bir Series oluşturduk. Bu Seri'yi yazdıralım:

series
0     49
1     43
2     65
3     40
4    160
dtype: int64

Sağ sütunda serideki değerler, sol sütunda bu değerlerin serideki indeksleri, altta ise "dtype" yani veri tipi olarak "64 bit integer" yani serideki değerlerin "tam sayı" olduğu yazıyor. Dikkat ederseniz bu değerler aslında bir NumPy array olarak saklandığı için veri tipi tüm değerler için ortak.

Bu değerler aslında birkaç pokemonun savunma güçlerinin değerleri! Serimize o zaman bir isim verelim.

series.name = "Pokemon Savunma Güçleri"

Seriyi yazdıralım, artık serinin ismi de yazdırılacak:

series
0     49
1     43
2     65
3     40
4    160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64

Seri, NumPy array'e benzer. Birçok ortak özellikleri vardır.

Serinin veri tipini yazdıralım:

series.dtype
dtype('int64')

Serinin değerlerini bir NumPy array olarak alabiliriz. <br>

series.values
array([ 49,  43,  65,  40, 160], dtype=int64)

Dediğimiz gibi her değerin bir indeksi var. İndeksleri seriyi yazdırdığımızda görebiliriz. Bir indeksteki değeri NumPy array'deki gibi alabiliriz.

series[1]
43

İndeks değerlerini şöyle görebiliriz:

series.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

Buradaki değerlerin 5 pokemonun savunma değerleri olduğunu söylemiştik. İndekslere de pokemon adlarını verelim!

series.index = ["Bulbasaur", "Charmander", "Squirtle", "Pikachu", "Onix"]

Bu pokemonları bilmiyorsanız bir bakın derim. Seriyi tekrar yazdıralım.

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

Evet! İndeks değerleri artık pokemon isimleri ve istediğimiz pokemona rahatlıkla erişebiliriz artık.

İndeks-değer eşlerinden oluşan bir dictionary (sözlük) kullanarak da seri oluşturabiliriz.

pd.Series({
    'Bulbasaur': 49, 
    'Charmander': 43, 
    'Squirtle': 65, 
    'Pikachu': 40, 
    'Onix': 160
    }, name="Pokemon Savunma Güçleri")
Bulbasaur      49
Charmander     43
Squirtle       65
Pikachu        40
Onix          160
Name: Pokemon Savunma Güçleri, dtype: int64
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