Content – Ask Me! What Do You Want To Do?
DATA VISUALIZATION
PANDAS
NUMPY
SQL
MATPLOTLIB
SEABORN
PANDAS SERIES
PANDAS DATAFRAMES
NUMPY ARRAY
SQL
SQL
- Introduction
- DBeaver
- Create Database & Tables & INSERT
- Data Types
- SELECT & DISTINCT
- AGGREGATE FUNCTIONS
- ORDER BY
- LIMIT & OFFSET
- CONSTRAINTS – KISITLAMALAR – BELİRLEYİCİLER
- ALIAS
- LOGICAL OPERATORS
- GROUP BY & HAVING
- STRING FUNCTIONS
- CRUD
- SUBQUERIES
- Practice – 1
- Practice – 2
- REGEX
- JOIN
- VIEW
- IS NULL
CHARTS of SEABORN
- Include dataset leri yüklemek ve dışarı kaydetmek
- Scatter Plot çizmek
- Distribution Plot çizmek
- Histplot çizmek
- KDE Plot çizmek
- 2D KDE Plot çizmek
- 2D Dist Plot örnekleri
- Countplot çizmek
- Barplot çizmek
- Box Plot çizmek
- Violin Plot çizmek
- Swarm Plot çizmek
- Joint Plot çizmek
- Pair Plot çizmek
- Pair ve Facet Grid çizmek
- Heat Map çizmek
CHARTS of MATPLOTLIB
- Line Chart (Çizgi Grafik) çizmek
- Grafiklere Argüman Vermek
- Grafiğe (Axes) ve axis lere isim vermek
- Figure ve Axes (Grafik) renklendirmek
- Fonksiyonel Metotlar
- OOP (Object Oriented) Metotlar
- Matplotlib Default Değerlerine Dönmek
- Scater Plot çizmek
- Bar Chart çizmek
- Basit Feature Enginering yapmak
- Pie Chart çizmek
- Logaritma alarak Line Chart çizmek
- Aynı grafikte iki çizgi biri solda biri sağda çizmek
PANDAS SERIES
- Python List ile Pandas Series yaratmak.
- Numpy Array ile Pandas Series yaratmak.
- Dictionary ile Pandas Series yaratmak.
- Sabit Değer ile Pandas Series yaratmak.
- İki Pandas Series birleştirmek.
- Indexing ve Slicing Yapmak.
- Basic Attributes & Methods of Series
PANDAS DATAFRAMES
- Python List ile Pandas DataFrame yaratmak.
- Numpy Array ile Pandas DataFrame yaratmak.
- Dictionary ile Pandas DataFrame yaratmak.
- Basic Attributes & Methods of DataFrames
- Indexing – Slicing & Selection
- Loc ve iLoc kullanarak Selection yapmak.
- Yeni sütun yaratmak.
- Sütun veya Satır silmek.
- Koşullu seçim yapmak.
- Index resetlemek veya index tanımlamak.
- Gruplama yapmak ve agg kullanmak
- Veri Tipine göre seçim yapmak.
- Gruplar ile değişken atamaları yaparak nasıl çalışılır?
- Korelasyon hesaplamak.
- Dataframe ile filtreleme yapmak.
- Dataframe.groupby ile filtreleme yapmak.
- Where ile filtreleme yapmak.
- Where ve index ile satırları silmek.
- Dataframe ve Transform ile sütunlarda değişiklik yapmak.
- Dataframe.groupby ve Transform ile sütunlarda değişiklik yapmak.
- unique ile benzersiz değerleri bulmak.
- nunique ile benzersiz değerlerin kaç adet olduğunu bulmak.
- apply ile dataframe ve serilerde değişiklik yapmak.
- applymap ile sadece dataframe ile ilgili değişiklik yapmak.
- map ile sadece seriler ile ilgili değişiklik yapmak.
- nan değerleri anlamak
- nan değerleri tespit etmek.
- Yanlış değerleri NaN değerlerine çevirmek.
- Kayıp Değer İşleme Yöntemleri
- Satır veya sütun silmek, nan değerleri silmek.
- Numerik değerleri doldurmak.
- Kategorik değerleri doldurmak.
- Koşula göre değerleri doldurmak.
- Concat ile yatay veya dikey dataframe eklemek.
- Merge ile yatay dataframe eklemek.
- Join ile yatay dataframe eklemek.
- Object sütunlar ile string metotları kullanmak.
- Makine öğrenmesi için dummies sütunlar oluşturmak.
- Dışarıdan veri seti eklemek, veri setlerini kaydetmek
NUMPY ARRAY
- 1D, 2D veya 3D numpy array yaratmak.
- shape ile array boyutuna (satır, sütun) bakmak.
- reshape ile array boyutunu değiştirmek.
- ndim ile array boyutuna (kaç boyutlu) bakmak.
- ndmin ile array boyutunu (kaç boyutlu) belirlemek..
- dtype ile array’de saklanan veri tipine bakmak veya ayarlamak.
- astype ile array’de saklanan veri tipini değiştirmek
- resize ile array boyutunu yeniden şekillendirmek.
- numpy arange ile array içerisini doldurmak için belli aralıklarda sayılar üretmek.
- linspace ile array içerisini doldurmak için belli sayılar arasında eşit aralıklı sayılar üretmek.
- zeros ile array içerisini doldurmak için 0 (sıfır) lar üretmek.
- zeros_like ile array içerisini doldurmak için başka bir array boyutuna bağlı kalarak 0 (sıfır) lar üretmek.
- nonzero ile array içerisindeki 0 (sıfır) olmayan değerlerin index numaralarını döndürmek.
- ones ile array içerisini doldurmak için 1 (bir) ler üretmek.
- ones_like ile array içerisini doldurmak için başka bir array boyutuna bağlı kalarak 1 (bir) ler üretmek.
- eye ile birim matris (identity matrix-kare matris) oluşturmak.
- full ile array içerisini vereceğimiz bir değer ile doldurmak.
- full_like ile array içerisini vereceğimiz bir değer ile başka bir array boyutuna bağlı kalarak doldurmak.
- numpy random ile array içerisini rastgele sayılar üreterek doldurmak.
- array_equal ile iki farklı array’in eşit olup olmadığını karşılaştırmak.
- max_min_argmax_argmin ile array içerisindeki minimum veya maximum değerleri veya index numaralarını öğrenmek.
- bincount ile array içerisinde en çok tekrar eden elemanı bulmak.
- diag ile array’in köşegenleri ile ilgili işlemler yapmak.
- tile ile array’i çoklu kez tekrar etmek.
- size ile array’in toplam eleman sayısını bulmak.
- itemsize ile array’in her bir elemanının bellekte kaç byte kapladığını öğrenmek.
- copy ile array’in kopyasını almak.
- transpose ile array’in satırlarını sütunlarına, sütunlarını da satırlarına dönüştürmek.
- concatenate ile iki veya daha fazla array’i birleştirmek.
- split ile array’i belirtilen eksende eşit parçalara bölmek.
- array_split ile array’i belirtilen sayıda eşit olmayan parçalara bölmek.
- sort ile array’i sıralamak.
- Indexing – Slicing & Selection
- Koşula bağlı seçim yapmak.
- Arrayler ile matematiksel işlemler yapmak.
- Arrayler ile istatistiksel hesaplamalar yapmak.