4 Ekim 2023

Concat Metodu Nedir?

Pandas, Python programlama dili için güçlü bir veri analizi ve manipülasyon kütüphanesidir. Bu kütüphane, veri çerçeveleri (DataFrames) ve seriler (Series) gibi veri yapılarıyla çalışmanıza olanak tanır. Pandas’ın concat metodu, bu veri yapılarını birleştirmek ve birleştirilmiş verileri yeni bir veri çerçevesi veya dizi olarak döndürmek için kullanılır. concat metodu, veri analizi ve veri işleme işlemlerinde sıkça kullanılır ve veri birleştirme işlemlerini kolaylaştırır.

concat metodunun temel kullanımı şu şekildedir:


import pandas as pd

# İki veya daha fazla veri çerçevesi veya dizi oluşturun
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})

# concat metoduyla verileri birleştirin (satır bazında birleştirme)
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

Bu örnekte, df1 ve df2 adlı iki veri çerçevesi oluşturduk. Ardından pd.concat kullanarak bu iki veri çerçevesini birleştirdik. Varsayılan olarak, concat metodu satır bazında birleştirme yapar, yani verileri alt alta ekler. Sonuç olarak, result adlı yeni bir veri çerçevesi oluşturulur.

concat metodunun önemli parametreleri şunlardır:

objs: Birleştirilecek veri çerçeveleri veya dizileri içeren bir liste veya demet.
axis: Birleştirme eksenini belirler. 0 veya ‘index’ satır bazında birleştirme yapar, 1 veya ‘columns’ sütun bazında birleştirme yapar.
ignore_index: True ise, birleştirilen verilerin indeksleri sıfırdan başlar; False ise, orijinal indeksler korunur.
keys: Birleştirilen veri çerçeveleri veya diziler için hiyerarşik indeksler oluşturur.
concat metodu, veri çerçeveleri yanı sıra Pandas serileri ve NumPy dizileri gibi farklı veri yapılarıyla da kullanılabilir.

Özetlemek gerekirse, Pandas’ın concat metodu, verileri birleştirmek ve yeni veri çerçeveleri veya diziler oluşturmak için kullanılan güçlü bir araçtır. Veri analizi ve veri manipülasyonu sırasında farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek için sıkça kullanılır.