Eksik Verileri Ele Alma
Eksik değerlerle çalışmaya yönelik teknikler
Eksik Verileri Ele Alma, CoddyKit'te ücretsiz bir Python For Kids dersidir. Bu, 5 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, Python For Kids öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Python For Kids kursu toplamda 5 dersten oluşur.
Eksik Verileri Ele Alma
Eksik veriler veri kümelerinde yaygındır ve analiz ile model performansını etkileyebilir. Bu derste, eksik değerleri etkili bir şekilde belirleme ve ele alma tekniklerini inceleyeceğiz.
Eksik Verileri Belirleme
Python'da Pandas kullanarak eksik verileri belirleyebilirsiniz. isnull() yöntemi, bir veri kümesindeki eksik değerleri tespit eder.
Örnek:
import pandas as pd
data = {'Age': [25, None, 30], 'Name': ['Alice', 'Bob', None]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())Eksik Değerleri Sayma
Her sütundaki eksik değerleri saymak için isnull() yöntemi sum() ile birlikte kullanılabilir.
Örnek:
print(df.isnull().sum())Eksik Verileri Silme
Eksik veri içeren satırları veya sütunları dropna() yöntemiyle kaldırabilirsiniz.
Örnek:
df_cleaned = df.dropna()Eksik Verileri Doldurma
Eksik değerleri ortalama veya medyan gibi belirli değerlerle değiştirmek için fillna() yöntemini kullanın.
Örnek:
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())İleriye ve Geriye Doğru Doldurma
Eksik değerleri, method='ffill' veya method='bfill' kullanarak kendilerinden önceki ya da sonraki değerlerle doldurabilirsiniz.
Örnek:
df['Age'] = df['Age'].fillna(method='ffill')Doğru Tekniği Seçme
Eksik verileri ele alırken veri kümesini ve analiz hedeflerini göz önünde bulundurun:
- Çok sayıda eksik değer içeren satırlar için
dropna()kullanın. - Sayısal veriler için ortalama veya medyan ile birlikte
fillna()kullanın. - Zaman serisi verileri için ileriye veya geriye doğru doldurma kullanın.
Özet
Bu derste şunları öğrendiniz:
isnull()kullanarak eksik değerleri belirlemeyi.sum()ile eksik değerleri saymayı.- Değerleri silerek veya doldurarak eksik verileri ele almayı.
- Veri kümenize göre doğru tekniği seçmeyi.
Tebrikler!
Eksik Verileri İşleme konusundaki dersi tamamladınız. Veri Normalleştirme tekniklerini öğrenmek için sonraki derse devam edin.
Sıkça Sorulan Sorular
“Eksik Verileri Ele Alma” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Eksik Verileri Ele Alma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Python For Kids kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Python For Kids kursu toplamda 5 dersten oluşur.
“Eksik Verileri Ele Alma” dersinde ne öğreneceğim?
Eksik değerlerle çalışmaya yönelik teknikler Python For Kids ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Python For Kids öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Python For Kids, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 5 dersinin 2. dersidir.
“Eksik Verileri Ele Alma” 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 Python For Kids dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Python For Kids 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
- Veri Türleri
- Eksik Verileri Ele Alma
- Veri Normalleştirme
- Python'da Verileri Birleştirme
- Verilerden Özellik Çıkarma