1. Veri Tipi Uyumsuzlukları: Karanlıkta Kaybolan Değerler
Python’da veri tipi hataları, genellikle veriler üzerinde işlem yaparken karşımıza çıkar. Örneğin, bir sayı üzerinde toplama yapmak istediğinizde, bu sayının string (metin) veri tipinde olması, işlemi engeller.
Çözüm: Verilerinizi kontrol edin ve gerekirse dönüştürün. Python’un
type() fonksiyonu ile veri tipi hakkında bilgi edinebilir, int() veya float() gibi fonksiyonlarla verinizi uygun formata dönüştürebilirsiniz.
veri = "45"
sayi = int(veri)
print(sayi + 5)
2. Veri Temizliği: Eksik Verilerle Boğuşmak
Veri analizi yaparken eksik verilerle karşılaşmak oldukça yaygındır. Bu, modelinizi bozabilir veya yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.
Çözüm: Pandas kütüphanesini kullanarak eksik verileri kontrol edin ve işleyin.
fillna() ve dropna() gibi fonksiyonlar ile eksik değerleri doldurabilir veya silebilirsiniz.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4]})
df = df.fillna(0)
print(df)
3. Veri Görselleştirmede Yanlış Grafik Seçimi
Veri analizi ile ilgili en önemli adımlardan biri, elde edilen verileri doğru şekilde görselleştirmektir. Yanlış grafik türü seçimi, verilerinizi anlaşılmaz hale getirebilir.
Çözüm: Verilerinizi anlamlı bir şekilde görselleştirmek için doğru grafik türünü seçmelisiniz. Örneğin, kategorik veriler için bar grafiği, sürekli veriler için ise line plot tercih edilmelidir.
import matplotlib.pyplot as plt
df = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.plot(df)
plt.title('Basit Grafik')
plt.show()
4. İndeksleme ve Dilimleme Hataları
Python’daki veri yapıları ile çalışırken yanlış indeksleme yapmanız, verilerin kaybolmasına veya hatalı sonuçlara yol açabilir.
Çözüm: Veri çerçevelerinde veya dizilerde doğru indeksleme yapmaya dikkat edin. İndekslerin sıfırdan başladığını unutmayın!
liste = [10, 20, 30, 40]
print(liste[2]) # 30
5. Kodunuzu Temiz Tutun: Karmaşıklıktan Uzak Durun
Veri analizinde kod yazarken karmaşık ve zor anlaşılır kodlar yazmak, zamanla projeyi yönetmeyi zorlaştırır.
Çözüm: Kodunuzu temiz tutarak, başkalarının veya kendi ilerleyen zamanlarda daha kolay anlamasını sağlayın. Fonksiyonlar yazın ve kodunuzu düzenli bir şekilde organize edin.
def veri_topla(x, y):
return x + y
print(veri_topla(5, 10))
Sonuç: Daha Verimli Veri Analizi İçin Python’un Gücünden Yararlanın!
Python, veri analizi için güçlü bir araçtır, ancak doğru kullanım için hata yapmadan ilerlemek önemlidir. Her hata, öğrenmek ve gelişmek için bir fırsattır. Bu yazıda paylaştığım çözüm yolları, daha verimli ve hatasız bir Python deneyimi yaşamanıza yardımcı olacak. Veri analizi yolculuğunuzda başarılar!
---
