[PYTHON] Pandas DataFrame methodlarının (unique,nunique,sort,pivot_table vs.) incelenmesi.

pandas dataframe methods.py

import pandas as pd
import numpy as np



data = {
    'Column1': [1,2,3,4,5,6],
    'Column2': [10,20,13,20,25,-3],
    'Column3': ['abc','bca','ade','cba','dea','cbea']
}

df = pd.DataFrame(data)



result = df
result = df['Column2'].unique()
# Tekrar etmeyen değerleri ekrana getirir.
result = df['Column2'].nunique()
# number of unique, 4 tane tekrar etmeyen değer bulur.

result = df['Column2'].value_counts()
# Elemeanların kaç adet olduğunu yazdırır.
'''
    20    2
    13    1
    10    1
    25    1
'''


result = df['Column1'] * 2
# Bu çarpım işlemini başka bir methodla da yapabiliriz.

                        #########
                        # APPLY #
                        #########

def karesiniAl(x):
    return x * x
def isItPossitive(x):
    if x > 0:
        return True
    return False
def lenString(x):
    if type(x) == str:
        return len(x)
    return x

result = df['Column1'].apply(karesiniAl)
result = df['Column1'].apply(lambda x:x*x)
result = df['Column2'].apply(isItPossitive)
result = df['Column2'].apply(lambda x: x > 0)
result = df['Column3'].apply(lenString)
result = df['Column3'].apply(lambda x : len(x) if(type(x) == str) else x)

# Uygulanacak olan fonksiyonu lambda ile de yazabiliriz.

df['Column4'] = df['Column3'].apply(lenString)

result = df.columns
result = df.index
result = len(df.columns)
result = len(df.index)

result = df.info


                            ##############
                            # SORT VALUE #
                            ##############

result = df.sort_values('Column2')['Column2']
'''

                    10        -3
                    20        10
                    13   =>   13
                    20        20
                    25        20
                    -3        25        

'''

result = df.sort_values('Column3')['Column3']
'''
                     0     abc
                     2     ade
                     1     bca
                     3     cba
                     5    cbea
                     4     dea

            (Stringe uygulanmış hali)

'''
result = df.sort_values('Column1', ascending= False)['Column1']
# Büyükten küçüğe sıralama..




###################################################################

data = {
    'Ay': ['Mayıs','Haziran','Nisan','Mayıs','Haziran','Nisan','Mayıs','Haziran','Nisan',],
    'Kategori': ['Elektronik','Elektronik','Elektronik','Kitap','Kitap','Kitap','Giyim','Giyim','Giyim'],
    'Gelir' : [20,30,15,14,32,42,12,36,52]
}

df = pd.DataFrame(data)



result = df
'''
                        Ay  Gelir    Kategori
                0    Mayıs     20  Elektronik
                1  Haziran     30  Elektronik
                2    Nisan     15  Elektronik
                3    Mayıs     14       Kitap
                4  Haziran     32       Kitap
                5    Nisan     42       Kitap
                6    Mayıs     12       Giyim
                7  Haziran     36       Giyim
                8    Nisan     52       Giyim


'''

# Pivot_table tekrar eden değerleri birleştirmek amacıyla kullanılır,
# Çok fazla tekrar eden görüntü yerine, daha sade hal almasını sağlar.

result = df.pivot_table(index='Ay',columns='Kategori',values='Gelir')
'''
                Kategori  Elektronik  Giyim  Kitap
                Ay                                
                Haziran           30     36     32
                Mayıs             20     12     14
                Nisan             15     52     42
'''

result = df.pivot_table(index='Kategori',columns='Ay',values='Gelir')
'''
                Ay          Haziran  Mayıs  Nisan
                Kategori                         
                Elektronik       30     20     15
                Giyim            36     12     52
                Kitap            32     14     42
'''

_data = {
    'Ad-soyad': ['Ahmet Akgün','Fevzi Çakmak','Ahmet Akgün','Fevzi Çakmak','Ahmet Akgün','Fevzi Çakmak'],
    'Ay': ['Ocak','Ocak','Şubat','Şubat','Mart','Mart'],
    'Müşteri': ['Haldun Akça','Gülcan Öz','Semiha Başarır','Seyhun Kurt','Sırat Çöp','Emrullah Kaya']
}

df = pd.DataFrame(_data)

result = df

result = df.pivot_table(index='Ad-soyad',columns='Ay',values='Müşteri',aggfunc=np.sum)



print(result)