Aşklar, ovaları kaplamış olan muazzam ordulara benzer... Daha dün, bütün ihtişamı ile orada iken, bugün ararız, yerinde yeller eser. MONTHERLANT
Paylaş
Aşağıda 1,500,000'dan fazla şiir başlıkları arasından "Pan" terimini içeren şiirler listelenmektedir. Pan ile ilgili şiirler "kayıt tarihine" göre listelenmektedir.
Şiirlerin "Pan" ile ilgili alakalı olup olmadıkları sistem tarafından otomatik belirlenip içinde aradığından konu dışı bazı şiirler listelenebilir.
Pan ile ilgili "
412
" şiir aşağıdadır.
- concat(): Bu metot, DataFrame'leri yatay veya dikey olarak birleştirmek için kullanılır. Yani, DataFrame'leri birbirinin altına veya yanına ekler. Örneğin, aşağıdaki iki DataFrame'i birleştirmek için concat() kullanabiliriz: python import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({"isim": ["Ali", "Ayşe", "Mehmet"], "yaş": [25, 30, 35]}) df2 = pd.DataFrame({"isim": ["Zeynep", "Ahmet", "Fatma"], "yaş": [28, 32, 40]})
Seri, tek boyutlu, etiketli ve indeksli bir veri yapısıdır. Seri içindeki verilerin hepsi aynı veri tipine sahip olmalıdır. Örneğin, bir seri sadece sayısal değerler, sadece metinsel değerler veya sadece mantıksal değerler içerebilir. Seri, bir Python listesi, sözlüğü veya NumPy dizisi gibi veri kaynaklarından oluşturulabilir. Seri, indeks numaraları veya etiketleri ile erişilebilir. Seri, verileri hızlı ve verimli bir şekilde işlemek için optimize edilmiştir. DataFrame, iki boyutlu, etiketli ve indeksli bir veri yapısıdır. DataFrame, bir veya daha fazla seri içerebilir. DataFrame içindeki veriler, farklı veri tiplerine sahip olabilir. Örneğin, bir DataFrame, sayısal, metinsel ve mantıksal değerler içeren sütunlardan oluşabilir. DataFrame, bir Python listesi, sözlüğü, NumPy dizisi, CSV dosyası, Excel dosyası veya veri tabanı tablosu gibi veri kaynaklarından oluşturulabilir. DataFrame, sütun isimleri veya indeks numaraları ile erişilebilir. DataFrame, verileri tablo şeklinde göstermek, sıralamak, gruplamak, birleştirmek gibi işlemler için uygundur. 1. UYGULAMA Aşağıdaki işlem adımlarını takip ederek Pandas kütüphanesini yükleme ve Pandas serisi oluşturma işlemlerini yapabilirsiniz. 1. Adım: Pandas kütüphanesini yükleme işlemini yapınız.