Pythonda Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Bu yazıda, Python'da örnek veri kümelerinin nasıl yükleneceğine bakacağız. Bu, en çekici konu gibi görünmeyebilir, ancak aslında oldukça önemlidir. İdeal olarak, Python'da yeni kavramlar öğrenirken üzerinde pratik yapabileceğiniz bazı veri kümeleriniz olacaktır. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

Kodunuzu paylaşacaksanız , yaptıklarınızı belgeleyecekseniz veya yardıma ihtiyacınız varsa , minimum düzeyde yeniden üretilebilir örnek olarak adlandırılan bir şey oluşturmak için genel olarak mevcut bir veri kümesini kullanmak gerçekten iyi bir fikirdir .

İnternette başka birinin çalıştırabileceği ve bu konuda size yardımcı olabileceği önceden paketlenmiş bir kodunuz veya komut dosyanız olacak. Bu asgari düzeyde yeniden üretilebilir örnekleri üretmezseniz , Yığın Taşması gibi yerlerde alev alırsınız ve bu, aşina değilseniz biraz şok olabilir.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Bu minimal düzeyde yeniden üretilebilir örnekleri oluşturmanın ve veri kümelerini almanın birkaç yoluna bakalım. Önceden hazırlanmış bir veri kümesini Python'a yüklemek ve bu kodu etrafta paylaşmak için kullanabileceğiniz birkaç paket vardır.

En yaygın olan üç pakete bakacağız. Boş bir Jupyter not defterini çalıştıralım ve başlayalım.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

İçindekiler

Sklearn'den Python'da Veri Kümelerini Yükleyin

Bakacağımız ilk kişinin adı Sklearn . Anaconda kullanıyorsanız, bunu indirmeniz gerekmez. Python ile ilgili daha fazla yardıma ihtiyacınız varsa LuckyTemplates'te kaydolabileceğiniz bir

Paketler gibi şeyleri zaten bildiğinizi varsayacağım ve oradan devam edeceğim. Pandaları ve Sklearn'ü, özellikle de veri kümesi alt modülünü getireceğiz.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Bu veri setlerinden birkaçını getireceğiz. Bir makine öğrenimi veri kitaplığı olan Scikit-learn , bunlara oyuncak veri kümeleri adını verir. Bir konut fiyatları veri seti olan Boston'u yükleyeceğiz. Bunu getirdiğimizde, onu bir veri çerçevesi olarak almamız gerekiyor.

Verilerin ve sütunların Scikit-learn veri setinden geldiğini gerçekten belirtmemiz ve özellik değişkenleri ile hedef değişkenleri ayırmamız gerekiyor.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Bunu bir veri çerçevesi olarak alacağız, böylece onunla farklı şeyler yapabilir ve çalışabiliriz. Panda, bir LuckyTemplates kullanıcısı olarak bilinmesi gereken harika bir pakettir.

Python'da Vega Veri Kümelerinden Veri Kümelerini Yükleyin

Öğrenebileceğimiz bir diğer seçenek de Vega veri kümeleri paketi. Bu, Anaconda'da mevcut değil, ancak PIP aracılığıyla kurabiliriz. Bu, Vega veri setlerini kurmak ve yerel veri modülünü kurmak veya içe aktarmak için komut satırına yazacağımız şey.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Bunlardan bazılarını gerçekten alabilirsiniz, ancak bir web bağlantısına ihtiyacınız olacak. Yerel verileri içe aktarıp çalıştırarak yerel olarak yüklenenleri getireceğiz.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Gördüğünüz gibi, epeyce veri seti var. Bunların bir kısmı zaman serileri iken bir kısmı kategorik veya sürekli değişkenlere sahiptir. Bir veri çerçevesinde araba veri setini seçelim, böylece üzerinde head yöntemini çalıştırabiliriz.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Şimdi, kullanabileceğimiz ve paylaşabileceğimiz başka bir örnek veri setimiz var.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Seaborn'dan Python'da Veri Kümelerini Yükleyin

Seaborn, Anaconda dağıtımında bulunan başka bir pakettir. Varsayılan olarak, Seaborn en çok veri görselleştirmesiyle tanınır, ancak kullanabileceğiniz bazı harika örnek veri kümelerine de sahiptir. Veri kümelerini almak için yazacağımız şey bu.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Gördüğünüz gibi, burada epeyce veri seti var. Devam edip penguenler veri setini kullanacağız ve ilk birkaç satırı tekrar alacağız.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Sonuç, üzerinde çalışmamız için başka bir veri kümesidir.

Python'da Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Buradaki fikir, sadece pratik yapmak için veri kümelerine sahip olmak değildir. Bazı eksik değerler görüyorsak, veri kümelerini bırakmakta zorlanıyorsak, kategorik değişkeni doldurmak istiyorsak veya bazı hassas verileri vermeden diğer insanlara bir örnek gösteriyorsak, gerçekten çok kolay olan bu herkesin erişebileceği veri kümelerinden birini kullanabilirsiniz. insanların kullanması ve paylaşması için. Minimal olarak yeniden üretilebilir bir örnek fikri budur.

Tarih Tabloları Oluşturmak İçin Python Betikli LuckyTemplates Power
BI'da Python: LuckyTemplates Kullanıcıları İçin Python I Kurulumu ve Kurulumu
– LuckyTemplates Eğitim Platformunda Yeni Kurs

Çözüm

Özetlemek gerekirse, örnek veri kümelerini aramak için üç yer vardır. Scikit-learn, bir makine öğrenimi paketidir. Dönüştürmek biraz daha zor, ancak makine öğrenimi ile ilgili şeyler yapıyorsanız, gidilecek yer burasıdır. Vega veri kümeleri , özellikle web'den veri kümeleri almak için yöntemi kullanırsanız, oldukça iyi sayıda veri kümesine sahiptir, ancak yüklenmesi nispeten daha zordur, bu nedenle, Anaconda ile önceden yüklenmiş olarak kullanmak yerine PIP kullanmanız gerekir. Seaborn, veri çerçevesini yüklediği ve örnek veri kümeleri ile tekrarlanabilir örneklerin kullanılması söz konusu olduğunda çok yönlülüğe sahip olduğu için tatlı noktadır.

Stack Overflow'ta ayrıca iyi bir minimal düzeyde yeniden üretilebilir örneğin veya MRE'nin nasıl yazılacağına dair bir eğitim vardır, bu nedenle çevrimiçi bir şey yayınlamak istiyorsanız buna bakın.

İyi veri kümelerini nereden alacağınızı bilmek ve iyi bir MRE'yi paylaşmak, bir analist olarak sahip olunması gereken gerçekten önemli bir beceridir.

Bu özel eğitimde ele alınan içeriği beğendiyseniz, lütfen LuckyTemplates TV kanalına abone olun. Benden ve çeşitli içerik oluşturuculardan sürekli olarak gelen çok miktarda içeriğimiz var - tümü LuckyTemplates ve Power Platform'u kullanma şeklinizi geliştirmeye adanmıştır.

Leave a Comment

Excel Hücrelerini Metne Sığdırma: 4 Kolay Çözüm

Excel Hücrelerini Metne Sığdırma: 4 Kolay Çözüm

Excel hücrelerini metne sığdırmak için güncel bilgileri ve 4 kolay çözümü keşfedin.

Bir Excel Dosyasının Boyutu Nasıl Küçültülür – 6 Etkili Yöntem

Bir Excel Dosyasının Boyutu Nasıl Küçültülür – 6 Etkili Yöntem

Bir Excel Dosyasının Boyutunu Küçültmek için 6 Etkili Yöntem. Hızlı ve kolay yöntemler ile verilerinizi kaybetmeden yer açın.

Pythonda Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Pythonda Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Python'da Self Nedir: Gerçek Dünyadan Örnekler

Rde Bir RDS Dosyası Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir

Rde Bir RDS Dosyası Nasıl Kaydedilir ve Yüklenir

R'de bir .rds dosyasındaki nesneleri nasıl kaydedeceğinizi ve yükleyeceğinizi öğreneceksiniz. Bu blog aynı zamanda R'den LuckyTemplates'a nesnelerin nasıl içe aktarılacağını da ele alacaktır.

İlk N İş Günü Tekrar Ziyaret Edildi – Bir DAX Kodlama Dili Çözümü

İlk N İş Günü Tekrar Ziyaret Edildi – Bir DAX Kodlama Dili Çözümü

Bu DAX kodlama dili eğitiminde, GENERATE işlevinin nasıl kullanılacağını ve bir ölçü başlığının dinamik olarak nasıl değiştirileceğini öğrenin.

LuckyTemplatesda Çok İş Parçacıklı Dinamik Görsel Tekniği Kullanarak Öngörüleri Sergileyin

LuckyTemplatesda Çok İş Parçacıklı Dinamik Görsel Tekniği Kullanarak Öngörüleri Sergileyin

Bu eğitici, raporlarınızdaki dinamik veri görselleştirmelerinden içgörüler oluşturmak için Çok Kanallı Dinamik Görseller tekniğinin nasıl kullanılacağını kapsayacaktır.

LuckyTemplatesda İçeriği Filtrelemeye Giriş

LuckyTemplatesda İçeriği Filtrelemeye Giriş

Bu yazıda, filtre bağlamından geçeceğim. Filtre bağlamı, herhangi bir LuckyTemplates kullanıcısının başlangıçta öğrenmesi gereken en önemli konulardan biridir.

LuckyTemplates Çevrimiçi Hizmetindeki Uygulamaları Kullanmak İçin En İyi İpuçları

LuckyTemplates Çevrimiçi Hizmetindeki Uygulamaları Kullanmak İçin En İyi İpuçları

LuckyTemplates Apps çevrimiçi hizmetinin çeşitli kaynaklardan oluşturulan farklı raporların ve içgörülerin yönetilmesine nasıl yardımcı olabileceğini göstermek istiyorum.

Fazla Mesai Kâr Marjı Değişikliklerini Analiz Edin - LuckyTemplates ve DAX ile Analitik

Fazla Mesai Kâr Marjı Değişikliklerini Analiz Edin - LuckyTemplates ve DAX ile Analitik

LuckyTemplates'da ölçü dallandırma ve DAX formüllerini birleştirme gibi teknikleri kullanarak kâr marjı değişikliklerinizi nasıl hesaplayacağınızı öğrenin.

DAX Studioda Veri Önbellekleri İçin Materyalleştirme Fikirleri

DAX Studioda Veri Önbellekleri İçin Materyalleştirme Fikirleri

Bu öğreticide, veri önbelleklerini gerçekleştirme fikirleri ve bunların DAX'ın sonuç sağlama performansını nasıl etkilediği tartışılacaktır.