Learn AI with Python · Ders

Özet Tabloları ve Çapraz Tablolama

pd.pivot_table(), pd.crosstab() ve özet istatistikler için verileri yeniden şekillendirme.

Özet Tabloları ve Çapraz Tablolama, CoddyKit'te ücretsiz bir Learn AI with Python dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Learn AI with Python öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Learn AI with Python kursu toplamda 4 dersten oluşur.

İçgörü için Yeniden Şekillendirme

Özet tablo, uzun biçimli verileri bir ızgaraya dönüştürür ve iki kategorik eksen üzerindeki tek bir değeri özetler. Bildiğiniz elektronik tablo özet tablosudur, ancak programlanabilir.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "region": ["E", "E", "W", "W", "E"],
    "product": ["A", "B", "A", "B", "A"],
    "sales": [10, 20, 30, 40, 50],
})

Temel pivot_table

pd.pivot_table, özetlenecek sayıları içeren values'ı, satırları belirleyen index'i ve sütunları belirleyen columns'ı alır. Varsayılan olarak yinelenen hücrelerin ortalamasını alır.

pt = pd.pivot_table(df, values="sales", index="region", columns="product")
print(pt)
# product     A     B
# region
# E        30.0  20.0
# W        30.0  40.0

Toplulaştırma İşlevini Seçme

Yinelenenlerin nasıl birleştirileceğini denetlemek için aggfunc değerini ayarlayın: toplam, ortalama, sayım ve daha fazlası. Birkaçını aynı anda kullanmak için liste aktarın.

pt = pd.pivot_table(df, values="sales", index="region",
                    columns="product", aggfunc="sum")
print(pt)

Birden Çok Toplulaştırma İşlevi

Birden çok özeti yan yana hesaplamak için işlevlerden oluşan bir liste aktarın.

pt = pd.pivot_table(df, values="sales", index="region",
                    aggfunc=["sum", "mean", "count"])
print(pt)

Eksik Hücreleri Doldurma

Veri içermeyen bileşimler NaN olur. fill_value, raporların temiz görünmesi için bunların yerine çoğu zaman 0 koyar.

pt = pd.pivot_table(df, values="sales", index="region",
                    columns="product", aggfunc="sum", fill_value=0)
print(pt)

Kenar Boşlukları (Toplamlar)

Satır ve sütun genel toplamlarını eklemek için margins=True ayarını yapın; bunlar varsayılan olarak "All" etiketiyle gösterilir.

pt = pd.pivot_table(df, values="sales", index="region",
                    columns="product", aggfunc="sum",
                    fill_value=0, margins=True)
print(pt)

Birden Çok İndeks Düzeyi

Hiyerarşik ayrıntılar elde etmek için index veya columns'a listeler aktarın; örneğin önce bölgeye, sonra ürüne göre.

df["channel"] = ["on", "off", "on", "off", "on"]
pt = pd.pivot_table(df, values="sales",
                    index=["region", "channel"], aggfunc="sum")
print(pt)

crosstab ile Çapraz Tablo

pd.crosstab, iki kategorik değişkenin bileşimlerinin sıklığını COUNTS eden, özel amaçlı bir özet tablodur; değer sütunu gerekmez.

ct = pd.crosstab(df["region"], df["product"])
print(ct)
# product   A  B
# region
# E         2  1
# W         1  1

crosstab'ı Normalleştirme

normalize bağımsız değişkeni sayımları oranlara dönüştürür: satır başına "index", sütun başına "columns" veya genel toplam üzerinden True.

ct = pd.crosstab(df["region"], df["product"], normalize="index")
print(ct)   # each row sums to 1.0

Değerlerle crosstab

Sayım yapmak yerine bir metriği özetlemesini sağlamak için values ve aggfunc sağlayın; böylece crosstab ile pivot_table arasındaki fark azalır.

ct = pd.crosstab(df["region"], df["product"],
                 values=df["sales"], aggfunc="sum")
print(ct)

pivot_table ve crosstab Karşılaştırması

Sayısal bir değeri özetlerken pivot_table, kategori bileşimlerinin sıklığını sayarken crosstab kullanın. crosstab ayrıca oranlara normalleştirmeyi tek satırda yapar.

Kısa Sınama

Yeniden şekillendirme bilginizi sınayın.

Özet

Yeniden şekillendirme araç seti:

pd.pivot_table(values, index, columns, aggfunc) bir metriği özetler
Boş hücreler için fill_value, toplamlar için margins=True
Hiyerarşi için indeks ve sütun listeleri kullanın
pd.crosstab bileşimleri sayar; normalize oranları üretir

Sıkça Sorulan Sorular

“Özet Tabloları ve Çapraz Tablolama” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Özet Tabloları ve Çapraz Tablolama” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Learn AI with Python kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Learn AI with Python kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Özet Tabloları ve Çapraz Tablolama” dersinde ne öğreneceğim?

pd.pivot_table(), pd.crosstab() ve özet istatistikler için verileri yeniden şekillendirme. Learn AI with Python ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Learn AI with Python öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Learn AI with Python, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.

“Özet Tabloları ve Çapraz Tablolama” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Learn AI with Python dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Learn AI with Python dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

← Learn AI with Python Sayfasına Dön