Değerleri Sayma ve Belirleme
value_counts, unique ve hızlı kontroller.
Değerleri Sayma ve Belirleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Sütununuzu Tanıyın
Herhangi bir analizden önce bir Series'in içinde neler olduğunu anlamak istersiniz. Birkaç hızlı yöntem, içeriği saniyeler içinde özetler. 🔍
Örnek Bir Series
Burada bazı tekrarlar içeren meyve adlarından oluşan bir Series var. İçeriğini kullanışlı yerleşik yöntemlerle inceleyeceğiz.
import pandas as pd
s = pd.Series(['apple', 'pear', 'apple', 'fig', 'pear', 'apple'])Her Değeri Sayın
value_counts yöntemi, her değerin kaç kez göründüğünü en sık görülenden en aza doğru sıralayarak sayar. Bu, frekansı kontrol etmenin en hızlı yoludur.
print(s.value_counts())Farklı Değer Kümesini Görün
Her farklı değeri ilk görüldüğü sırayla yalnızca bir kez almak için unique çağrısını yapın. Böylece hangi tür değerlere sahip olduğunuzu öğrenirsiniz.
print(s.unique())Kaç Farklı Değer Var
nunique yöntemi, farklı değerlerin sayısını tek bir sayı olarak döndürür. Burada kaç tür meyve bulunduğunu gösterir.
print(s.nunique())Sayılar Yerine Paylar
value_counts işlevine normalize=True eklediğinizde ham sayılar yerine oranlar elde edersiniz. Artık her meyvenin paylarının toplamı bire eşittir.
print(s.value_counts(normalize=True))Eksik Değerleri Belirleyin
isna yöntemi, eksik olan her değeri True olarak işaretler. Bu işaretleri toplamak, sütununuzdaki boşlukları tek bakışta sayar.
nums = pd.Series([1.0, None, 3.0])
print(nums.isna().sum())Üyeliği Denetleyin
Hangi değerlerin seçilen kümeye ait olduğunu sınamak için isin yöntemini bir listeyle kullanın. Daha sonra filtreleme yapabileceğiniz bir mantıksal maske döndürür.
print(s.isin(['apple', 'fig']))Uç Değerleri Bulun
Sayılar için max ve min, Series'in tamamını kendiniz sıralamadan en büyük ve en küçük değerleri anında gösterir.
print(nums.max(), nums.min())Tek Çağrıda Genel Bakış
describe yöntemi, metinler için count, unique, top ve frequency bilgilerini bir araya getirerek tek bir çağrıda düzenli bir özet sunar. 📋
print(s.describe())İnceleme Araç Setiniz
Bu yöntemler birlikte, herhangi bir sütundaki ilk inceleme adımınızdır. Burada harcanan bir dakika, daha sonra saatlerce sürecek karmaşık analizden kurtarır. 🧰
Hızlı Kontrol
Frekans sayımı için doğru aracı seçin.
Özet
Artık bir Series'i value_counts, unique, nunique, isna ve isin ile profilleyebilirsiniz. Bu hızlı kontroller verilerinizin ne içerdiğini ortaya çıkarır. Tebrikler! 🎉
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Değerleri Sayma ve Belirleme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Değerleri Sayma ve Belirleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Değerleri Sayma ve Belirleme” dersinde ne öğreneceğim?
value_counts, unique ve hızlı kontroller. Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Değerleri Sayma ve Belirleme” 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 Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy 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
- Adı ve Dizini Olan Bir Sütun
- Etikete Göre ve Konuma Göre Erişim
- Series Matematiği ve Hizalama
- Değerleri Sayma ve Belirleme