Ana içeriğe atla

Kurs

pandas ile Verimli Kod Yazma

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 08.2022

Python kodunuzu optimize etmek için pandas'ta verimli teknikler öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonProgramming

4 sa

14 video

45 Egzersiz

3,500 XP

21,696

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Büyük veri kümeleriyle verimli çalışıp değerli bilgiler çıkarmak, her veri bilimi adayının vazgeçilmez bir aracıdır. Az miktarda veride çalışırken, kodun ne kadar yavaş çalışabileceğini çoğu zaman fark etmeyiz. Bu kurs, Python ve pandas kütüphanesi bilgin üzerine inşa ederek, görevleri daha hızlı yapmanı sağlayan pandas’ın verimli yerleşik fonksiyonlarını tanıtacak. Pandas’ın yerleşik fonksiyonları, veriden belirli kayıt ve özellikleri seçmek gibi en basit işlerden, kayıt grupları üzerinde fonksiyonlar uygulamak gibi en karmaşık işlere kadar, Python’un alışılmış yöntemlerinden çok daha hızlı ilerlemeni sağlar. Kursun sonunda, bir özelliğin değerine göre veriye fonksiyon uygulayabilecek, büyük veri kümeleri üzerinde hızla yineleme yapabilecek ve farklı gruplara ait verileri verimli biçimde dönüştürebileceksin. Bu yöntemleri, poker elleri veya restoran bahşişleri gibi çeşitli gerçek dünya veri kümeleri üzerinde uygulayacaksın.

Önkoşullar

Data Manipulation with pandas

1

Sütun ve satırları verimli seçme

Bu bölüm, verimli kodun neden önemli olduğuna genel bir bakış ve belirli ile rastgele satır ve sütunları verimli seçmeyi sunar.

Verimli kodlamaya neden ihtiyaç var I

time.time() neyi ölçer?

Zaman ölçümü I

Zaman ölçümü II

Satırları bul: .iloc[] ve .loc[]

Satır seçimi: loc[] vs iloc[]

Sütun seçimi: .iloc[] ve ada göre

Rastgele satırları seç

Rastgele satır seçimi

Rastgele sütun seçimi

Bölümü Başlat

2

Bir DataFrame içindeki değerleri değiştirme

Bu bölüm, listeler ve sözlükler kullanarak tekil veya birden çok değeri değiştirmek için replace() fonksiyonunun kullanımını gösterir.

replace() ile skaler değerleri değiştir

Skaler değerleri değiştirme I

Skaler değerleri değiştir II

Listeler kullanarak değerleri değiştir

Birden çok değeri değiştir I

Birden çok değeri değiştirme II

Sözlükler kullanarak değerleri değiştir

Tekil değerleri değiştir I

Tekil değerleri değiştir II

Birden çok değeri değiştir III

Skaler değiştirme için en verimli yöntem

Bölümü Başlat

3

Verimli yineleme

Bu bölüm, bir Pandas DataFrame üzerinde yineleme yapmanın farklı yollarını ve neden vektörleştirmenin bunu başarmanın en verimli yolu olduğunu açıklar.

`.iterrows()` fonksiyonunu kullanarak döngü kurma

pandas DataFrame için bir üreteç oluştur

Döngü için iterrows() fonksiyonu

.apply() fonksiyonunu kullanarak döngü kurma

.apply() fonksiyonu her hücrede

.apply() ile satırlarda yineleme

pandas serileri üzerinde vektörleştirme

pandas'ta vektörleştirme neden bu kadar hızlı?

pandas vektörleştirmenin uygulaması

NumPy dizileriyle .values() kullanarak vektörleştirme

En iyi vektörleştirme yöntemi

Bir DataFrame üzerinde döngü kurmak için vektörleştirme yöntemleri

Bölümü Başlat

4

.groupby() kullanarak veri işleme

Bu bölüm, groupby() fonksiyonunu ve değerleri yerinde dönüştürmek, eksik değerleri değiştirmek ve karmaşık fonksiyonları grup bazında uygulamak için nasıl kullanabileceğimizi açıklar.

groupby().transform ile veri dönüştürme

.transform() kullanarak min-maks normalizasyonu

Değerleri olasılıklara dönüştürme

Normalizasyonun doğrulanması

transform() ne zaman kullanılır?

transform() ile eksik değer atama

Eksik değerleri belirleme

Eksik değer ataması

filter() fonksiyonunu kullanarak veri süzme

Filtreleme ne zaman kullanılır?

Veri filtreleme

Bölümü Başlat

pandas ile Verimli Kod Yazma

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 pandas ile Verimli Kod Yazma eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

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