Temperature Analysis with Pandas

Pandas kullanarak iklim verilerini analiz edin ve karşılaştırın. Sıcaklık verileri, iklim örüntüleri, şehir karşılaştırmaları ve mevsimsel değişiklikler hakkında değerli bilgiler sağlar. Bu projede, farklı şehir veya bölgelerden sıcaklık kayıtları içeren bir veri kümesiyle çalışmak için Pandas'ı kullanacaksınız. Verileri temizleyerek, dönüştürerek ve özetleyerek, iklimlerin konumlar ve zaman içinde nasıl değiştiğini açıklayan eğilimleri nasıl ortaya çıkaracağınızı öğreneceksiniz. Veri kümesini bir Pandas Veri Çerçevesine yükleyip yapısını inceleyerek başlayacaksınız. Ardından, belirli şehirlere, bölgelere veya zaman dilimlerine odaklanmak için filtreleme ve indeksleme uygulayacaksınız. Pandas'ın tanımlayıcı işlevlerini kullanarak, iklim koşullarını özetlemek için ortalama, minimum, maksimum ve standart sapma gibi temel istatistikleri hesaplayacaksınız. Proje daha sonra, şehirler, aylar veya yıllar arasında ortalama sıcaklıkları karşılaştıracağınız gruplama ve toplama aşamalarına geçecektir. Ayrıca, gündüz ve gece sıcaklıkları arasındaki farklar veya yıllık değişimler gibi hesaplanmış sütunlar oluşturma alıştırması yapacaksınız. Sıralama ve derecelendirme, en sıcak ve en soğuk konumların yanı sıra en fazla değişkenliğe sahip şehirleri belirlemenize yardımcı olacaktır. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: Pandas kullanarak iklim veri kümelerini yükleyin ve inceleyin. Kayıtları şehir, bölge veya tarihe göre filtreleyin ve alt kümelere ayırın. Verileri tanımlayıcı istatistiklerle özetleyin. Kategoriler arasında karşılaştırma yapmak için gruplama ve toplamayı kullanın. Önemli iklim bilgilerini vurgulamak için sonuçları dönüştürün ve düzenleyin. Bu proje, gerçek dünya teması olan hava durumu ve iklim üzerinde çalışırken pratik veri işleme becerilerini vurgular. Bitirdiğinizde, Pandas'ın çevresel verilere nasıl uygulanabileceği konusunda net bir anlayışa sahip olacak ve zaman serileri veya daha büyük veri kümeleri kullanan ileri düzey projelere daha iyi hazırlanmış olacaksınız.