^{Pandas logosu (https://tr.wikipedia.org/wiki/Pandas)}

Veri bilimi ve analizinde, veri üzerinde etkili bir şekilde işlem yapmak, temizlemek ve analiz etmek için güçlü araçlar gerekmektedir. Python dili, bu tür işlemler için birçok kütüphane sunmaktadır, bunlardan en popüler ve yaygın olarak kullanılanı ise Pandas kütüphanesidir. Pandas, özellikle veri analizi ve işleme süreçlerinde kullanılan, esnek ve kullanımı kolay bir Python kütüphanesidir. Veri bilimcilerinin ve analiz uzmanlarının vazgeçilmez araçlarından biri haline gelmiştir.

Pandas Kütüphanesinin Temel Özellikleri

Pandas, temelde iki ana veri yapısını sunar: DataFrame ve Series. Bu veri yapıları, verilerin esnek ve hızlı bir şekilde işlenmesini sağlar.

1. DataFrame: Tablo biçiminde veri saklamak için kullanılan iki boyutlu, etiketlenmiş bir veri yapısıdır. Bu yapılar, sütunlarda farklı veri tiplerini barındırabilir ve her bir sütun, Pandas serisi olarak temsil edilir.
2. Series: Tek boyutlu veri yapısıdır ve bir etiketleme sistemine sahiptir. DataFrame’in bir sütunu genellikle bir Series olarak temsil edilir.

Pandas Kütüphanesinin Avantajları

Pandas, veri analizi süreçlerinde birçok avantaj sunmaktadır:

• Veri Temizliği ve Manipülasyonu: Pandas, eksik verilerle başa çıkmak, verileri temizlemek ve yeniden biçimlendirmek için güçlü işlevler sağlar. Bu, özellikle gerçek dünyadaki verilerin düzensiz ve hatalı olduğu durumlarda büyük bir kolaylık sağlar.
• Hızlı Veri İşleme: Pandas, büyük veri setleriyle çalışırken bile yüksek performanslı veri işleme yeteneklerine sahiptir. NumPy kütüphanesi üzerine inşa edilmiştir, bu nedenle büyük veri setleri üzerinde hızlı analizler yapabilir.
• Veri Görselleştirme: Pandas, verileri hızlıca görselleştirmek için Matplotlib gibi kütüphanelerle entegre çalışabilir, bu da veri analizi sürecinde önemli bir adımdır.
• Zengin Fonksiyonellik: Pandas, veri üzerinde filtreleme, gruplama, birleştirme, sıralama, pivotlama gibi işlemleri kolayca yapmanıza olanak tanır.

Pandas Kütüphanesinin Kullanım Alanları

Pandas, çok çeşitli alanlarda kullanılabilir:

1. Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Pandas, verilerin işlenmesi, temizlenmesi ve hazırlanması için yaygın olarak kullanılır. Makine öğrenmesi algoritmalarına girdi verilerini hazırlamak, veri analizi ve özellik mühendisliği yapmak için ideal bir araçtır.
2. Finansal Analiz: Finansal verilerin analizinde, özellikle zaman serisi verileriyle çalışırken Pandas çok güçlü bir araçtır. Finansal verilerin yüklenmesi, analizi ve görselleştirilmesi konusunda oldukça yaygın kullanılır.
3. İş Analitiği: Pandas, iş dünyasında veri analitiği yaparken, şirketlerin karar alma süreçlerini iyileştirebilecek güçlü raporlar ve analizler üretmek için de kullanılmaktadır.
4. Genetik ve Biyoinformatik: Genetik araştırmalarda, gen verisi analizi yapmak için Pandas, biyoinformatik alanında da yaygın olarak kullanılmaktadır.

Pandas Kütüphanesinin Kullanımı

Pandas ile veri analizi yaparken kullanılan bazı temel işlemler şunlardır:

• Veri Yükleme: Pandas, CSV, Excel, SQL veritabanları gibi çeşitli veri formatlarını okuyabilir.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('veri.csv')

• Veri Temizliği ve Manipülasyonu: Eksik verileri tespit etme ve işleme:

df.isnull().sum()  # Eksik verileri sayma
df.fillna(0)  # Eksik verileri 0 ile doldurma

• Veri Gruplama ve Analiz: Veriyi belirli kategorilerde gruplama ve istatistiksel analiz yapma:

df.groupby('Kategori').mean()  # Kategorilere göre gruplama ve ortalama alma

• Veri Görselleştirme: Pandas, veriyi hızlıca görselleştirmek için Matplotlib ile entegre çalışabilir:

df['Sütun'].plot(kind='bar')  # Bar grafik çizme

Pandas’ın Sınırlamaları ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Pandas, güçlü bir araç olmasına rağmen, bazı sınırlamaları da vardır:

• Büyük Veri Setleri: Pandas, bellek içi (in-memory) çalıştığı için çok büyük veri setleriyle çalışırken bellek sınırlarına ulaşabilir. Bu tür durumlar için Dask gibi alternatif araçlar tercih edilebilir.
• Performans Sorunları: Pandas, büyük verilerle çalışırken zaman zaman performans sorunları yaşayabilir. Bu nedenle verilerin daha verimli işlenebilmesi için NumPy veya Dask gibi kütüphanelerle birlikte kullanılabilir.