Pandas 3.0 ve scikit-learn 1.8 ile Python'da aykırı değer tespiti: IQR, Z-skoru, Modified Z-Score, Isolation Forest, LOF ve DBSCAN yöntemlerini çalıştırılabilir kod örnekleriyle adım adım uygulayın.
Pandas 3.0 ile merge(), join() ve concat() fonksiyonlarını kullanarak DataFrame birleştirmeyi öğrenin. Copy-on-Write etkisi, performans ipuçları ve gerçek dünya örnekleriyle pratik rehber.
Pandas groupby() fonksiyonunu temel kullanımdan ileri düzey tekniklere kadar öğrenin. agg, transform, filter, named aggregation ve Pandas 3.0 performans ipuçlarıyla veri analizinizi güçlendirin.
Pandas 3.0 ile Python'da veri temizleme sürecini adım adım öğrenin. Copy-on-Write, pd.col() API, eksik veri yönetimi, aykırı değer tespiti ve Scikit-learn imputer kullanımıyla üretime hazır temizleme pipeline'ları oluşturun.
Pandas 3.0 ve scikit-learn 1.8 ile özellik mühendisliği: sayısal dönüşümler, kategorik kodlama (target encoding, one-hot), tarih özellikleri, özellik seçimi ve Pipeline ile üretim kalitesinde ML iş akışları oluşturmayı adım adım öğrenin.
Pandas 3.0 ve Polars 1.38 karşılaştırması: 2026 güncel benchmark sonuçları, mimari farklar, kod örnekleri ve geçiş rehberi. Hangi kütüphaneyi ne zaman kullanmalısınız?