1. Hata: NaN Değerlerini Düzgün Yönlendirmemek
Veri setlerinde eksik (NaN) değerlerle karşılaşmak, veri temizleme sürecinin ilk adımlarından biridir. NaN değerleri, analiz sonuçlarını olumsuz etkileyebilir. Ancak bu değerleri yanlış bir şekilde işlemek, daha büyük sorunlara yol açabilir.
Çözüm: Pandas'ın `fillna()` fonksiyonunu kullanarak eksik verileri uygun bir şekilde doldurabilirsiniz. Alternatif olarak, `dropna()` ile NaN değerlerini tamamen kaldırmak da bir seçenektir.
import pandas as pd
# NaN değerleri uygun bir değer ile doldurma
df.fillna(0, inplace=True)
2. Hata: Yanlış Veri Tipi Kullanımı
Veri tiplerinin yanlış kullanılması, işlem sürecinde önemli hatalara yol açabilir. Özellikle sayısal verilerin string (metin) türüne dönüşmesi veya tarih verilerinin yanlış formatta olması sık karşılaşılan hatalardandır.
Çözüm: Pandas’ın `astype()` fonksiyonu ile veri tiplerini kolayca dönüştürebilirsiniz. Eğer tarih verileriyle çalışıyorsanız, `to_datetime()` fonksiyonu tarihleri doğru formata dönüştürmek için harikadır.
# Veri tipini dönüştürme
df['column_name'] = df['column_name'].astype('float')
3. Hata: Fazla Boş Alan ve Gereksiz Satırların Kaldırılmaması
Veri setinizde fazla boş alanlar ve gereksiz satırlar olabilir. Bu unsurlar, veri analizini zorlaştırabilir ve hatalı sonuçlar elde etmenize yol açabilir.
Çözüm: Pandas’ta `dropna()` fonksiyonu ile gereksiz boş satırları temizleyebilir, `strip()` fonksiyonunu kullanarak string verilerindeki fazla boşlukları kaldırabilirsiniz.
# Satırlardaki NaN değerleri kaldırma
df.dropna(inplace=True)
# String verilerindeki boşlukları kaldırma
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()
4. Hata: Gruplama ve Aggregasyon Hataları
Veri setlerinde gruplama yaparken bazen yanlış kolonları seçmek ya da yanlış fonksiyonları kullanmak büyük hatalara yol açabilir.
Çözüm: `groupby()` fonksiyonu ile verilerinizi gruplarken dikkatli olmanız gerekir. Her gruptan doğru sonucu almak için uygun agregat fonksiyonları kullanmaya özen gösterin.
# Gruplama ve ortalama hesaplama
df.groupby('column_name').mean()
5. Hata: Veri Süzme (Filtering) İşlemlerinin Yanlış Yapılması
Filtreleme işlemleri, yalnızca belirli bir veri kümesini almak için oldukça faydalıdır. Ancak yanlış bir filtreleme kriteri seçmek, büyük veri setlerinde gereksiz bilgi kaybına yol açabilir.
Çözüm: Veri setinizin filtreleme işlemini yaparken `query()` veya boolean indexing kullanarak doğru koşulları belirlediğinizden emin olun.
# Filtreleme işlemi
df_filtered = df[df['column_name'] > 50]
Bu hatalar, veri temizleme sürecinin yalnızca başlangıcıdır. Veri analizi ve modelleme aşamalarına geçmeden önce, bu adımları doğru bir şekilde uygulamak, başarı şansınızı arttıracaktır. Unutmayın, her veri seti kendine özgüdür ve her zaman temizlik sürecinde dikkatli olmak gerekir. Pandas, doğru kullanıldığında veri analizi için güçlü bir araçtır. Kendi projelerinizde bu hataları dikkatlice göz önünde bulundurarak veri setlerinizi temizleyin ve projelerinizin başarısını arttırın!
