MPG Analysis with Pandas

Pandas ile araç performans verilerini keşfedin. MPG (Mil/Galon) veri kümesi, beygir gücü, silindir sayısı, ağırlık, orijin ve yakıt verimliliği gibi araçların teknik ayrıntılarını içeren, veri işleme alıştırmaları için klasik bir kaynaktır. Bu projede, farklı araç özelliklerinin MPG'yi nasıl etkilediğini ortaya çıkarmak için bu veri kümesini yüklemek, incelemek ve analiz etmek üzere Pandas'ı kullanacaksınız. Veri kümesini bir Pandas Veri Çerçevesine aktararak, yapısını inceleyerek ve eksik veya tutarsız değerleri ele alarak başlayacaksınız. Ardından, belirli özelliklere sahip araçlara odaklanmak için filtreleme ve alt kümeleme uygulayacaksınız; örneğin, belirli orijinli araçları seçmek veya motor hacmine göre filtreleme yapmak gibi. Daha sonra, silindir sayısı, araç orijini veya model yılı gibi kategoriler arasında ortalama MPG'yi karşılaştırmak için gruplama ve toplama yöntemlerini kullanacaksınız. Ayrıca, teknik faktörlerin verimliliği nasıl etkilediğini incelemek için ağırlık/beygir gücü oranları gibi yeni hesaplanmış sütunlar oluşturma alıştırması yapacaksınız. Sıralama ve derecelendirme yöntemleri, en fazla ve en az yakıt verimliliğine sahip araçları belirlemenize yardımcı olacaktır. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: MPG veri setini Pandas ile yükleyin ve inceleyin. Eksik değerleri işleyerek verileri temizleyin ve hazırlayın. Araçları belirli özelliklere göre filtreleyin ve alt kümelere ayırın. MPG'yi kategoriler arasında karşılaştırmak için gruplama ve toplamayı kullanın. Daha derin performans içgörüleri ortaya çıkarmak için hesaplanmış sütunlar oluşturun. Bu proje, Pandas'ın ham teknik verileri nasıl anlamlı analizlere dönüştürebileceğini göstermektedir. Projeyi tamamladığınızda, yalnızca veri işleme becerilerinizi geliştirmekle kalmayacak, aynı zamanda araç özelliklerinin yakıt verimliliğiyle nasıl bağlantılı olduğuna dair analitik bir bakış açısı da geliştireceksiniz; bu bilgi, birçok gerçek dünya veri setine aktarılabilir.