Azərbaycanca
Deutsch
日本語
Lietuvos
සිංහල
Türkçe
Українська
United State
pandas, veri işlemesi ve analizi için Python programlama dilinde yazılmış olan bir yazılım kütüphanesidir. Bu kütüphane temel olarak zaman etiketli serileri ve sayısal tabloları işlemek için bir veri yapısı oluşturur ve bu şekilde çeşitli işlemler bu veri yapısı üzerinde gerçekleştirilebilir olur. Yazılım ücretsizdir ve bir çeşit BSD ile lisansına sahiptir. Yazılım ismini bir ekonometri terimi olan veri panelinden almıştır. Bir veri paneli birçok zaman aralığı içinde farklı gözlemlerin işlenebildiği yapıyı tarif eder.
 Pandas logosu | |
| Orijinal yazar(lar) | Wes McKinney |
|---|---|
| Geliştirici(ler) | Topluluk |
| İlk yayınlanma | 11 Ocak 2008) |
| Güncel sürüm | 1.0.3 / 17 Mart 2020) |
| Programlama dili | Python, CPython, C |
| İşletim sistemi | Çapraz platform yazılımı |
| Lisans | Yeni BSD lisansı |
| Resmî sitesi | pandas.pydata.org |
| Kod deposu |
|
Kütüphane özellikleri
- İndeksli DataFrame (veri iskeleti) objeleri ile veri işlemesi yapabilmek.
- Hafızadaki veya farklı türlerde bulunan veriyi okuyabilmek ve yazabilmek için araçlar sağlamak.
- Veri sıralama ve bütünleşik kayıp veri senaryolarına karşı esnek imkanlar sunması.
- Veri setlerinin tekrar boyutlandırılması veya döndürülmesi.
- Etiket bazlı dilimleme, özel indeksleme ve büyük veri setlerini ayrıştırma özelliği.
- Veri iskeletine sütun ekleme veya var olan sütunu çıkarma.
- Veri gruplama özelliği ile ayırma-uygulama-birleştirme uygulamalarının yapılabilmesi.
- Veri setlerinin birleştirilmesi ve birbirine eklenmesi.
- Hiyerarşik eksenleri indeksleme özelliğiyle birlikte çok boyutlu veriden, daha az boyutlu veri elde edilebilmesi.
- Zaman serisi özelliği: Zaman aralığı oluşturma ve sıklık çevrimleri yapma, hareketli aralık istatistik fonksiyonları, tarih öteleme ve geciktirme.
- Veri filtrelemesi yapabilmek.
Kütüphane performans konusunda yüksek derecede en iyilenmiştir. Bu yüzden kütüphanenin önemli parçaları CPython ve C üzerinde yazılmışlardır.
Dataframes (Veri İskeletleri)
Pandas temel olarak makine öğrenmesi uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda en öne çıkan özelliği de veri isketleridir. Pandas ayrıca birçok farklı formattan (csv, excel gibi) veri içe aktarması gerçekleştirebilir. Pandas çok farklı veri işleme yöntemlerini uygulayabilir; örneğin gruplama, ekleme, birleştirme, kaynaştırma, bir araya getirme. Ayrıca bu kütüphane veri temizleme için veri doldurma, değiştirme ve varsayma özelliklerine de sahiptir.
Geçmişi
Geliştirici Wes McKinney pandas için çalışmaya 2008 yılında, AQR Capital isimli şirkette çalışırken başladı. Bu uygulamayı geliştirme sebepleri yüksek performans ve esnek araçlar ile finansal analizler gerçekleştirebilmekti. Kendisi AQR şirketinden ayrılmadan önce yöneticilerini bu kütüphaneyi açık kaynak yapmaya ikna etmiştir.
Bir diğer AQR çalışanı, Change She, 2012 yılında kütüphaneye ana katkı yapan geliştirici olarak katılmıştır.
2015 yılında pandas, NumFOCUS tarafından finansal olarak desteklenmiştir. NumFOCUS, Birleşik Devletlerde kurulu olan bir kâr amacı gütmeyen bir vakıftır.
Ayrıca bakınız
Kaynakça
- ^ . pandas. 17 Mart 2020. 18 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Mart 2020.
- ^ . pandas. 28 Ocak 2020. 14 Şubat 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Ocak 2020.
- ^ Wes McKinney (2011). (PDF). 13 Mayıs 2015 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ağustos 2018.
- ^ . pandas. 29 Ocak 2020. 29 Mart 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Ocak 2020.
- ^ . pandas. 13 Şubat 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Kasım 2017.
- ^ . NumFOCUS. 4 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Nisan 2018.
Literatür
- Chen, Daniel Y. (2018). Pandas for Everyone : Python Data Analysis. Boston: Addison-Wesley. ISBN .
- McKinney, Wes (2017). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2.2isbn=978-1-4919-5766-0 bas.). Sebastopol: O'Reilly.
- VanderPlas, Jake (2016). "Data Manipulations with Pandas". Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly. ss. 97-216. ISBN .
Dış bağlantılar
- Resmî site
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
pandas veri islemesi ve analizi icin Python programlama dilinde yazilmis olan bir yazilim kutuphanesidir Bu kutuphane temel olarak zaman etiketli serileri ve sayisal tablolari islemek icin bir veri yapisi olusturur ve bu sekilde cesitli islemler bu veri yapisi uzerinde gerceklestirilebilir olur Yazilim ucretsizdir ve bir cesit BSD ile lisansina sahiptir Yazilim ismini bir ekonometri terimi olan veri panelinden almistir Bir veri paneli bircok zaman araligi icinde farkli gozlemlerin islenebildigi yapiyi tarif eder pandasPandas logosuOrijinal yazar lar Wes McKinneyGelistirici ler ToplulukIlk yayinlanma11 Ocak 2008 16 yil once 2008 01 11 Guncel surum1 0 3 17 Mart 2020 4 yil once 2020 03 17 Programlama diliPython CPython CIsletim sistemiCapraz platform yazilimiLisansYeni BSD lisansiResmi sitesipandas pydata orgKod deposugithub com pandas dev pandasKutuphane ozellikleriIndeksli DataFrame veri iskeleti objeleri ile veri islemesi yapabilmek Hafizadaki veya farkli turlerde bulunan veriyi okuyabilmek ve yazabilmek icin araclar saglamak Veri siralama ve butunlesik kayip veri senaryolarina karsi esnek imkanlar sunmasi Veri setlerinin tekrar boyutlandirilmasi veya dondurulmesi Etiket bazli dilimleme ozel indeksleme ve buyuk veri setlerini ayristirma ozelligi Veri iskeletine sutun ekleme veya var olan sutunu cikarma Veri gruplama ozelligi ile ayirma uygulama birlestirme uygulamalarinin yapilabilmesi Veri setlerinin birlestirilmesi ve birbirine eklenmesi Hiyerarsik eksenleri indeksleme ozelligiyle birlikte cok boyutlu veriden daha az boyutlu veri elde edilebilmesi Zaman serisi ozelligi Zaman araligi olusturma ve siklik cevrimleri yapma hareketli aralik istatistik fonksiyonlari tarih oteleme ve geciktirme Veri filtrelemesi yapabilmek Kutuphane performans konusunda yuksek derecede en iyilenmistir Bu yuzden kutuphanenin onemli parcalari CPython ve C uzerinde yazilmislardir Dataframes Veri Iskeletleri Pandas temel olarak makine ogrenmesi uygulamalarinda kullanilmaktadir Bu uygulamalarda en one cikan ozelligi de veri isketleridir Pandas ayrica bircok farkli formattan csv excel gibi veri ice aktarmasi gerceklestirebilir Pandas cok farkli veri isleme yontemlerini uygulayabilir ornegin gruplama ekleme birlestirme kaynastirma bir araya getirme Ayrica bu kutuphane veri temizleme icin veri doldurma degistirme ve varsayma ozelliklerine de sahiptir GecmisiGelistirici Wes McKinney pandas icin calismaya 2008 yilinda AQR Capital isimli sirkette calisirken basladi Bu uygulamayi gelistirme sebepleri yuksek performans ve esnek araclar ile finansal analizler gerceklestirebilmekti Kendisi AQR sirketinden ayrilmadan once yoneticilerini bu kutuphaneyi acik kaynak yapmaya ikna etmistir Bir diger AQR calisani Change She 2012 yilinda kutuphaneye ana katki yapan gelistirici olarak katilmistir 2015 yilinda pandas NumFOCUS tarafindan finansal olarak desteklenmistir NumFOCUS Birlesik Devletlerde kurulu olan bir kar amaci gutmeyen bir vakiftir Ayrica bakinizR programlama dili Kaynakca pandas 17 Mart 2020 18 Mart 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 18 Mart 2020 pandas 28 Ocak 2020 14 Subat 2012 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 30 Ocak 2020 Wes McKinney 2011 PDF 13 Mayis 2015 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Erisim tarihi 2 Agustos 2018 pandas 29 Ocak 2020 29 Mart 2014 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 30 Ocak 2020 pandas 13 Subat 2012 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 13 Kasim 2017 NumFOCUS 4 Nisan 2018 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 3 Nisan 2018 LiteraturChen Daniel Y 2018 Pandas for Everyone Python Data Analysis Boston Addison Wesley ISBN 978 0 13 454693 3 McKinney Wes 2017 Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas NumPy and IPython 2 2isbn 978 1 4919 5766 0 bas Sebastopol O Reilly VanderPlas Jake 2016 Data Manipulations with Pandas Python Data Science Handbook Essential Tools for Working with Data O Reilly ss 97 216 ISBN 978 1 4919 1205 8 Dis baglantilarResmi site