Python'da Ortalamayı, Medyanı ve Modu Bulma: Veri Analizine İlişkin Kapsamlı Bir Kılavuz
Veri analizi, veri kümelerini anlama ve yorumlamanın önemli bir parçasıdır. Veri analizinin temel yönlerinden biri, verilerin ortalamasını, ortancasını ve modunu hesaplamaktır. Bu üç ölçüm merkezi eğilimleri temsil eder ve verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemede faydalıdır. Bu makalede ortalama, medyan ve mod kavramlarını ve bunların Python kullanılarak nasıl hesaplanacağını inceleyeceğiz. Benzer sorunların çözümünde yer alan çeşitli kütüphaneleri ve işlevleri de tartışacağız.
**Ortalama**, değerlerin toplamının veri kümesindeki değer sayısına bölünmesiyle hesaplanan bir veri kümesinin ortalama değeridir. **Ortanca**, bir veri kümesinin artan veya azalan düzende sıralandığında ortadaki değeridir. Veri kümesinde tek sayıda değer varsa medyan tam olarak ortada yer alan değerdir, çift sayıda değer için ise ortanca iki orta değerin ortalamasıdır. **Mod**, veri kümesinde en sık görülen değer(ler)i ifade eder.
Bu ölçümleri hesaplamak için, sayıların bir listesini girdi olarak alan ve ortalamayı, medyanı ve modu döndüren bir Python programı yazacağız. Bu çözümü uygulamak için adım adım bir yaklaşım izleyelim.
# Step 1: Define a function to calculate the mean
def calculate_mean(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)
# Step 2: Define a function to calculate the median
def calculate_median(numbers):
sorted_numbers = sorted(numbers)
length = len(numbers)
mid_index = length // 2
if length % 2 == 0:
median = (sorted_numbers[mid_index - 1] + sorted_numbers[mid_index]) / 2
else:
median = sorted_numbers[mid_index]
return median
# Step 3: Define a function to calculate the mode
def calculate_mode(numbers):
from collections import Counter
count = Counter(numbers)
mode = count.most_common(1)[0][0]
return mode
# Step 4: Implement the main function
def main():
numbers = [int(x) for x in input("Enter numbers separated by spaces: ").split()]
mean = calculate_mean(numbers)
median = calculate_median(numbers)
mode = calculate_mode(numbers)
print("Mean:", mean)
print("Median:", median)
print("Mode:", mode)
if __name__ == "__main__":
main()
Yukarıdaki kod dört adımdan oluşmaktadır. Öncelikle bir sayı listesinin ortalamasını hesaplayacak bir fonksiyon tanımlıyoruz. İkinci adımda medyanı hesaplayacak başka bir fonksiyon tanımlıyoruz. Bu fonksiyon giriş listesini sıralar ve listenin uzunluğuna göre ortadaki değeri bulur. Üçüncü adımda koleksiyonlar modülünden Counter sınıfını kullanarak modu hesaplayacak bir fonksiyon oluşturuyoruz. Son adım, kullanıcı girişini alan, önceden tanımlanmış fonksiyonları çağıran ve giriş verilerinin ortalamasını, medyanını ve modunu çıkaran ana fonksiyonun tanımlanmasından oluşur.
İstatistik ve Veri Analizi için Python Kütüphaneleri
Python teklifleri çoklu kütüphaneler istatistiksel analize ve veri manipülasyonuna yardımcı olur. Popüler kütüphanelerden bazıları şunlardır:
- Dizi – Sayısal hesaplamalar, dizilerin manipülasyonu ve doğrusal cebir için güçlü bir kütüphane.
- Pandalar – DataFrame yapılarını kullanarak veri işleme ve analiz yetenekleri sağlayan esnek bir kitaplık.
- scipy – Optimizasyon, entegrasyon, enterpolasyon ve çok daha fazlasını içeren bilimsel hesaplamayla ilgilenen bir kütüphane.
Ortalama, Medyan ve Modu Hesaplamak için Numpy ve Pandas'ı Kullanmak
Temel Python uygulamasına ek olarak ortalama, medyan ve modu verimli bir şekilde hesaplamak için Numpy ve Pandas kütüphanelerini kullanabiliriz.
Aşağıda bir veri kümesi için bu merkezi eğilimleri hesaplamak amacıyla Numpy ve Pandas'ın nasıl kullanılacağına dair bir örnek verilmiştir:
import numpy as np
import pandas as pd
data = [4, 2, 7, 3, 9, 1, 6, 5, 8]
# Using Numpy
mean_numpy = np.mean(data)
median_numpy = np.median(data)
# Using Pandas
data_series = pd.Series(data)
mode_pandas = data_series.mode().tolist()
print("Mean (Numpy):", mean_numpy)
print("Median (Numpy):", median_numpy)
print("Mode (Pandas):", mode_pandas)
Yukarıdaki örnekte, ortalama ve medyanı hesaplamak için sırasıyla `mean()` ve `median()` Numpy işlevlerini kullanıyoruz. Mod için verilerimizi Pandas Serisine dönüştürüyoruz ve modların listesini döndüren 'mode()' fonksiyonunu kullanıyoruz.
Bu makale ortalama, medyan ve mod kavramlarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını ve bunların hem temel Python hem de popüler Python kitaplıklarını kullanarak nasıl hesaplanacağını sağlar. Bu yaklaşımları kullanarak veri analistleri, anlamlı sonuçlar çıkarmak ve verilerdeki eğilimleri belirlemek için veri kümelerini etkili bir şekilde analiz edebilir ve yorumlayabilir.
