Homelessness Analysis with Pandas

Demografik ve sosyal verileri analiz etmek için Pandas'ı kullanın. Sosyal veri kümeleri genellikle karmaşık ancak anlamlı bilgiler içerir. Bu projede, farklı bölgeler veya şehirler, demografik bilgileri ve evsiz kişi sayısı hakkında veriler içeren bir evsizlik veri kümesiyle çalışacaksınız. Amaç, bu hassas ancak önemli veri kümesindeki ilişkileri keşfetmek, düzenlemek ve daha iyi anlamak için Pandas'ı kullanmaktır. Veri kümesini bir Pandas Veri Çerçevesine yükleyerek ve yapısını (satırlar, sütunlar ve veri türleri) inceleyerek başlayacaksınız. Ardından, belirli eyaletlere, şehirlere veya nüfus gruplarına odaklanmak için filtreleme ve dizinleme uygulayacaksınız. Bölgeler genelinde evsizliğe genel bir bakış elde etmek için temel tanımlayıcı istatistikleri hesaplayacaksınız. Daha sonra, evsizlik oranlarını eyalet, bölge veya demografik kategoriye göre karşılaştırmak için gruplama ve toplama yöntemlerini kullanacaksınız. Ayrıca, karşılaştırmalar için daha anlamlı bir bağlam sağlayan, evsiz nüfusun yüzdesi gibi yeni hesaplanmış sütunlar oluşturma alıştırması yapacaksınız. Sıralama işlemleri, en yüksek ve en düşük oranların bulunduğu alanları vurgulamanıza yardımcı olurken, alt kümeleme, verilerin odaklanmış görünümlerini oluşturmanıza olanak tanır. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: Pandas ile bir demografik veri kümesini yükleyin ve inceleyin. Belirli gruplara veya bölgelere odaklanmak için verileri filtreleyin ve alt kümelere ayırın. Evsizlik istatistiklerini özetlemek için gruplama ve toplama uygulayın. Yüzdeler ve karşılaştırmalar için hesaplanmış sütunlar oluşturun. Temel bilgileri vurgulamak için veri kümesini düzenleyin ve dönüştürün. Bu proje, Pandas'ı sosyal ve demografik verilere uygulama pratiği yapmanızı sağlayarak, basit manipülasyonların önemli eğilimleri nasıl ortaya çıkarabileceğini gösterir. Uygulamalı çalışarak hem teknik becerilerinizi hem de gerçek dünya sorunlarını veriler aracılığıyla yorumlama becerinizi güçlendireceksiniz.