<jupyter_start><jupyter_text>TOPLULASTIRMA AGGREGATİONS AND GRUPPİNG* count()* first()* last()* mean()* median()* min()* max()* std()* var()* sum()<jupyter_code>import seaborn as sn
import pandas as pd
import numpy as np
df= sn.load_dataset("planets")
df
?sn.laod_dataset
df.head()
df.distance
df.shape
df.tail()
df.mean()
df.median()
df.describe()
# EGER BELİRBİ BİR DEGİSKEN İÇİN BUNU YAPMAK İSTERSEK ÖNCE DEGSİKENİ SECİP
# SONRA FONKSİYONU EKLERz
df["distance"].describe().T
df["distance"].var() # min,std, sum, tum fonksiyonlrı toplarız.
df.describe().T # sonunda daki T fonksiyonu trasnpoz dur tersinin alır. gözlemleri degiskenler ile yer degistrrr
# EGER FRAMDE Kİ EKSİK VERİLERİ SİLMEK İSTERSEK Kİ DAHA NET BİLGİ VERİR BİZE DROP FONK. KULLANIRZ
df.dropna().describe().T # sonucları karsılstırırsak yukarıdakı tablada farklılakrı göruruz.
h= df.groupby("method")["orbital_period"].describe()
h
h.shape<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1257995735607676, 'fraction_numerical': 0.0, 'mean_word_length': 6.3359375, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '405928', 'license': 'BSD-2-Clause', 'n_tokens_mistral': 434, 'n_tokens_neox': 435, 'n_words': 98, 'path': 'Aggregation and grouping.ipynb', 'repo_name': 'matua34/Veri-Gorsellestirme', 'size': '938'}