Python ile Veri Bilimi: Pandas ve Matplotlib ile Veri Analizi

Python, veri bilimi ve analiz dünyasında en popüler dillerden biridir. Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri ile veri işleme ve görselleştirme işlemlerini hızlıca gerçekleştirebilirsiniz.

Etiketler: Python, Veri Bilimi, Pandas, Matplotlib

1. Giriş

Python, güçlü veri işleme kütüphaneleri ve geniş topluluk desteği sayesinde veri bilimi projeleri için ideal bir dildir. Pandas ile veriyi okuyabilir, temizleyebilir ve analiz edebilirsiniz; Matplotlib ile veriyi görselleştirebilirsiniz.

2. Pandas ile Veri İşleme

import pandas as pd

# CSV dosyasını oku
data = pd.read_csv('veri.csv')

# İlk 5 satırı göster
print(data.head())

# Eksik verileri doldur
data.fillna(0, inplace=True)

# Gruplama ve özet
summary = data.groupby('Kategori')['Deger'].mean()
print(summary)

3. Matplotlib ile Görselleştirme

import matplotlib.pyplot as plt

# Çizgi grafiği
plt.plot(data['Tarih'], data['Deger'])
plt.title('Zaman Serisi Grafiği')
plt.xlabel('Tarih')
plt.ylabel('Değer')
plt.show()

# Bar grafiği
summary.plot(kind='bar')
plt.title('Kategoriye Göre Ortalama Değer')
plt.show()

4. Küçük Örnek Proje

Bir CSV dosyasındaki satış verilerini okuyup kategorilere göre ortalama satış değerlerini hesaplayın ve hem çizgi hem de bar grafikleri ile görselleştirin. Bu adım veri analizi pratiği için temel bir projedir.

5. Sonuç ve İpuçları

Pandas ve Matplotlib, veri analizi için güçlü bir ikili oluşturur.
Daha büyük veri setlerinde Seaborn veya Plotly kullanarak görselleştirme yapabilirsiniz.
Veri temizleme ve ön işleme, analiz sürecinin en kritik adımıdır.