Favori Renk Anketi
Bir anket sonucu sözlüğü veriliyor. En popüler rengi bul. (pandas kullanmadan, saf Python ile yap
Eksik Değer Doldurma
Bir sayı listesindeki None değerleri, listenin ortalamasıyla doldur. (pandas kullanmadan, saf Python ile
Satış Raporu
Satış verisini ürün bazında grupla, toplam satışı hesapla ve en çok satan ürünü döndür.
Günlük Ortalama
Günlük veri sözlüğünden haftalık ortalama hesapla. Her hafta 7 günlük gruplara böl ve ortalamasını al.
Korelasyon Analizi
İki sayı listesi arasındaki Pearson korelasyonunu hesapla ve yorumla. 0.7+ güçlü, 0.4-0.7 orta, <0.4 zayıf.
Tekrar Eden Satırlar
Bir listedeki tekrar eden öğeleri kaldır ve kaç tane kaldırıldığını döndür. Sonuç: (temizlenmiş_liste, kaldırılan_sayısı
Yaş Grubu Segmentasyonu
Yaş listesini gruplara ayır: 0-17 'Genç', 18-64 'Yetişkin', 65+ 'Yaşlı'.
Grup Toplamı
Satış verisinden bölge bazında toplam satışı hesapla. Sonuç: {bölge: toplam_satış} sözlüğü
Aykırı Değer Tespiti
IQR yöntemiyle aykırı değerleri tespit et. Q1-1.5*IQR altındakiler veya Q3+1.5*IQR üstündekiler aykırıdır. Sonuç: aykırı değerlerin indeks listesi.
Rolling Ortalama
k-pencereli rolling (kayan pencere) ortalama hesapla. Her i >= k-1 için sonuç[i] = ortalama(data[i-k+1 : i+1]); ilk k-1 eleman için None (veya null) döndür. Liste uzunluğu < k ise tüm liste için None döndür.
DataFrame\
Bir DataFrame\'in sayısal sütunlarını satır bazlı normalize et. Yani her satır için: (x - min
DataFrame\
DataFrame\'deki kategorik sütunlarda NaN değerleri en sık geçen değerle (mode
DataFrame\
Her sütun için NaN sayısını hesapla ve dict olarak döndür. {column_name: nan_count}. Veri yapısı senin.
Python Pandas Nedir?
Pandas Nedir?
Pandas, Python'ın en popüler veri analizi kütüphanesidir. İki temel veri yapısı vardır: Series (1 boyutlu, etiketli dizi) ve DataFrame (2 boyutlu, etiketli tablo — satır ve sütun). Pandas ile CSV/Excel okuma, veri temizleme, filtreleme, gruplama, birleştirme ve zaman serisi analizi yapılır.
Mülakatlarda en sık sorulan Pandas soruları: groupby ile gruplama, merge/join ile birleştirme, apply ile özel fonksiyon, pivot_table, eksik veri yönetimi (fillna/dropna), string işlemleri (.str), loc/iloc ile seçim.
import pandas as pd
# DataFrame oluşturma
df = pd.DataFrame({
"isim": ["Ali", "Ayşe", "Mehmet"],
"yas": [28, 24, 32],
"sehir": ["İstanbul", "Ankara", "İzmir"],
})
# Filtreleme
genc = df[df["yas"] < 30]
# GroupBy
df.groupby("sehir")["yas"].mean()
# Merge
left = pd.DataFrame({"id": [1, 2], "ad": ["A", "B"]})
right = pd.DataFrame({"id": [1, 2], "yas": [28, 24]})
merged = left.merge(right, on="id")
# Eksik veri
df["yas"].fillna(df["yas"].mean())Pandas vs SQL vs Excel
Pandas, SQL'e göre daha esnek ve in-process'tir; Excel'e göre ise milyonlarca satıra ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir (reproducible). Veri bilimi mülakatlarında "şu SQL sorgusunu Pandas'la yaz" veya "şu Excel işlemini kod ile yap" tipi sorular sıklıkla gelir. Pandas ile read_csv, read_excel, read_sql ile farklı kaynaklardan veri okuyabilirsin.
loc(label-based) vsiloc(integer-based) farkıgroupby().agg()ile çoklu agregasyonmergetipleri (inner, left, right, outer)- Chained indexing'den kaçın (
SettingWithCopyWarning) - Vectorized operations vs
applyperformans farkı
- CSV/Excel/JSON veri kaynaklarını analiz etmek için
- Veri temizleme: eksik değer, tekrar, tip dönüşümü
- İstatistiksel analiz: ortalama, korelasyon, dağılım
- Veri görselleştirme öncesi hazırlık (Matplotlib/Seaborn)
- Feature engineering: makine öğrenmesi için veri hazırlama
İlgili Kategoriler
Python Temelleri
Değişkenler, veri tipleri, döngüler, fonksiyonlar.
Liste & Sözlük
List, dict, tuple, set işlemleri.
Tüm Mülakat Kategorileri
9 kategori, 132 soru.
Python Kodları
Pandas dahil hazır kod örnekleri.
Python Online
Tarayıcıda Python 3.12 çalıştır.
Python Eğitimi
Sıfırdan ileri seviyeye Türkçe dersler.