Veri görselleştirme

[nt]

Selam!

Bu başlık altında sizinle Python kullanarak yaptığım birkaç veri analizini paylaşmak istedim. Umarım bu paylaşımlar, sizin de veri dünyasına olan ilginizi artırır ve belki de kendi projelerinize ilham verir.

Her bir görselleştirme, benim verilere yaklaşımımı ve nasıl çözümler ürettiğimi yansıtıyor. Kodları da beraberinde getiriyorum ki, belki de başkalarının aynı konularda çalışırken işlerine yarar.

Eğer sorularınız, geri bildirimleriniz varsa, lütfen çekinmeden paylaşın.

 

[nt]

ilk olarak dosyamız güneşden gelen manyetik sinyaller veri dosyası ektedir.
Veriler nasa'dan.

öncelikle exel dosyasının içeriğini kolayca öğrenmek için bir kod yazalım.

import pandas as pd
dosya_adi = 'APLM IFLUX Values 1988 - 2019.xlsx'
excel = pd.ExcelFile(dosya_adi)
sayfa = excel.sheet_names
for sayfa in sayfa:
    veri = excel.parse(sayfa)
    if not veri.empty:
        print(f"Sayfa Adı: {sayfa}")
        print("Sütun İsimleri:")
        print(veri.columns.tolist())
        print("İlk Beş Satır:")
        print(veri.head())
        print("\n" + "="*50 + "\n")

kodun çıktısı

Sayfa Adı: APLM Raw Data
Sütun İsimleri:
['DATE', '245Mhz', '410Mhz', '610Mhz', '1415Mhz', '2695Mhz', '4995Mhz', '8800Mhz', '15.4Ghz']
İlk Beş Satır:
        DATE 245Mhz 410Mhz 610Mhz 1415Mhz 2695Mhz 4995Mhz 8800Mhz 15.4Ghz
0 1966-05-01    NaN    NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1 1966-05-02    NaN    NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2 1966-05-03    NaN    NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
3 1966-05-04    NaN    NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
4 1966-05-05    NaN    NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

==================================================

Sayfa Adı: Pent data
Sütun İsimleri:
[datetime.datetime(1947, 1, 1, 0, 0), 'Unnamed: 1']
İlk Beş Satır:
  1947-01-01 00:00:00  Unnamed: 1
0          1947-01-02         NaN
1          1947-01-03         NaN
2          1947-01-04         NaN
3          1947-01-05         NaN
4          1947-01-06         NaN

==================================================

şimdi bu bilgiler ile veri görselleştirelim

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dosya_adi = '/home/nur/Masaüstü/APLM IFLUX Values 1988 - 2019.xlsx'

excel_data = pd.ExcelFile(dosya_adi)

sayfa_adlari = excel_data.sheet_names

for sayfa in sayfa_adlari:
    veri = excel_data.parse(sayfa)
  
    if not veri.empty:
        print(f"Sayfa Adı: {sayfa}")
        print("Sütun İsimleri:")
        print(veri.columns.tolist())
        print("İlk Beş Satır:")
        print(veri.head())
        veri = veri.dropna()
        veri = veri.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
        veri = veri.dropna()
        veri['DATE'] = pd.to_datetime(veri['DATE'], errors='coerce')
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.plot(veri['DATE'], veri['245Mhz'], label='245Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['410Mhz'], label='410Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['610Mhz'], label='610Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['1415Mhz'], label='1415Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['2695Mhz'], label='2695Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['4995Mhz'], label='4995Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['8800Mhz'], label='8800Mhz')
        plt.plot(veri['DATE'], veri['15.4Ghz'], label='15.4Ghz')
        plt.title(f'{sayfa} Frekanslarındaki Değerlerin Line Plot Görselleştirmesi')
        plt.xlabel('Tarih')
        plt.ylabel('Değerler')
        plt.legend()
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.tight_layout()
        plt.show()
        print("\n" + "="*50 + "\n")

 

[nt]

bu arada zaten exel içinde veri görselleştirmesi varmış