Ana içeriğe atla

Kurs

Elektronik Tablo Kullanıcıları için pandas Join'leri

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 04.2026

Python Pandas kütüphanesini kullanarak tablo formatındaki veri kümelerini etkili ve verimli bir şekilde birleştirmeyi öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonData Manipulation

4 sa

12 video

44 Egzersiz

3,700 XP

4,492

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

İki veya daha fazla veri kümesini birleştirmek, gerçek dünyadaki hemen her analiz için gereklidir. Bunu daha önce elektronik tablolarda VLOOKUP ve benzeri işlevlerle yaptın. Python dünyasına geçerken bu deneyimin üzerine koyabilir misin? Evet! Bu derste, pandas ile veri kümelerini bir araya getirmenin inceliklerini öğreneceksin; pandas, tablolu verileri işlemek için Python’un altın standardıdır. Tanıdık bir elektronik tablo ortamında çerçevelenen National Football League (NFL) verilerini birleştirmek için pandas fonksiyonlarını uygulayacaksın. Bu becerilerle, pandas’ın gücünden yararlanıp daha büyük ve karmaşık veri kümelerini herhangi bir analize entegre edebileceksin.

Önkoşullar

Python for Spreadsheet Users

1

Veri birleştirmeye giriş

Bu bölümde, pandas kullanarak veri birleştirmeye temel oluşturacağız. Join türlerini ve pandas’ın etkinliğini ve verimliliğini nasıl artırabileceğini öğreneceksin.

Veri birleştirme: gerçek hayatta bir zorunluluk

Verileri birleştirme ihtiyacı

Bölünmüş verilerle çalışmak

Tamamlayıcı verilerle çalışmak

Birleştirme

Satırları birleştirme

Yinelenen indekslerle satırları birleştirme

Sütunları birleştirme (concatenate)

Güç ve esneklik

pandas ile birleştirmenin avantajları

Karmaşık birleştirmeler için basit kodlama

Bölümü Başlat

2

VLOOKUP tarzı join'ler

Bu bölümde, elektronik tabloda VLOOKUP formülleri kullanmaya benzer şekilde pandas ile veri birleştirmeyi öğreneceksin. Üç tür join hakkında bilgi edinecek ve ardından ilk türe, bire bir join'lere odaklanacaksın.

Birleştirme türleri

Bire bir join'ler

Bire-çoğa birleştirmeler

Çoktan çoğa birleştirmeler

Bire bir birleştirmelere daha yakından bakış

Çerçeveyi çözümlüyoruz.

VLOOKUP'u çoğaltma

İki veya daha fazla anahtar üzerinde birleştirme

Ortak verileri INNER JOIN ile birleştirme

Nesne tabanlı birleştirmeler

Temel inner join'ler

Farklı adlarla başa çıkma

Doğru birleştirme yöntemini seçme

Bölümü Başlat

3

Bire-çok join'ler

Bu bölümde odağımız bire-çok ilişkiler olacak. Anahtar sütunların ilişkisini tanıma ve veri çerçevelerini sütuna göre birleştirme alıştırmaları yapacaksın. Ayrıca, iki veya daha fazla veri çerçevesini indekslerine göre nasıl birleştireceğini öğreneceksin.

"Çokluktan bire"

Çerçeve bölüm 2: bire-çok birleştirmeler

Bire-çok ilişkileri belirleme

Anahtar sütunlar üzerinde birleştirme

Yinelenen anahtarları kontrol etme

Bire-çok birleştirmeyi tamamlama

Dizin tabanlı birleştirmeler

Indekste birleştirme

Birden çok tabloyu birleştirme

Bire-çok birleştirmeyi gözden geçirme

Bölümü Başlat

4

İleri seviye join'ler

Son bölümde, zorlu verilerle karşılaştığında kullanabileceğin ileri düzey birleştirme tekniklerini öğreneceksin. Becerilerini sınayan bir vaka çalışması biçiminde kendi zorluğunla karşılaşacaksın.

Gerçek hayatta veri birleştirme

İndeksler ve sütunları karıştırmak

Sonekler ve göstergeler

Zaman verisiyle çalışmak

Zaman serilerini birleştirme

En yakın zamana eşleştirme

Özet ve vaka çalışması

Vaka çalışması meydan okuması - bölüm 1

Vaka çalışması meydan okuması - bölüm 2

Vaka çalışması meydan okuması - bölüm 3

Bölümü Başlat

Elektronik Tablo Kullanıcıları için pandas Join'leri

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Elektronik Tablo Kullanıcıları için pandas Join'leri eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.