Hakkında
Pandas kullanarak gerçek dünya uçuş verileriyle çalışın. Uçuş verileri, büyük veri kümelerinin Pandas ile nasıl anlamlı içgörülere dönüştürülebileceğinin harika bir örneğidir. Bu projede, Seaborn'daki uçuş veri kümesini analiz edecek ve Pandas'ı veri yönetimi için bu kadar güçlü bir araç yapan temel işlemleri uygulayacaksınız. Veri kümesini bir Pandas Veri Çerçevesine yükleyerek ve yapısını (satırlar, sütunlar ve veri türleri) inceleyerek başlayacaksınız. Ardından, zaman içindeki yolcu sayılarını anlamak için tanımlayıcı istatistikler hesaplayacaksınız. Ardından, belirli yıllara veya aylara odaklanmak için filtreleme ve dizinleme uygulayacak ve daha derinlemesine analiz için verilerin alt kümelerini oluşturacaksınız. Proje daha sonra gruplama işlemlerine geçecek: yolcu sayılarını yıla göre özetleme, aylık ortalamaları karşılaştırma ve uzun vadeli büyüme modellerini belirleme. Ayrıca, on yıllar boyunca trendleri çıkarma veya en yoğun dönemleri vurgulama gibi tarihle ilgili manipülasyonlarla da çalışacaksınız. Dizinleri sıralamak ve sıfırlamak, sonuçları net bir şekilde düzenlemenize yardımcı olacaktır. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: Pandas ile Seaborn'dan uçuş veri setini yükleyin ve inceleyin. Belirli veri alt kümelerini seçmek için filtreleme ve indeksleme uygulayın. Yolcuları zaman dilimine göre özetlemek için gruplama ve toplama işlemlerini kullanın. Yeni hesaplanmış sütunlar oluşturun ve veri setini dönüştürün. Net kalıpları ortaya çıkarmak için sonuçları düzenleyin ve karşılaştırın. Bu proje, Pandas kullanarak zaman tabanlı veri analizi konusunda size uygulamalı pratik sağlar. Gerçek dünya uçuş trendlerini yansıtan bir veri setiyle çalışarak, basit ama güçlü operasyonların nasıl değerli içgörüler ortaya çıkarabileceğini göreceksiniz; bu beceriler, zaman serileri ve kategorik verilerin önemli olduğu her sektöre uygulanabilir.
Bu programa mobil uygulamadan da katılabilirsiniz. Uygulamaya Git