# Pandas Temelleri (Data Science & ML)

> DataFrames, Series, indeksleme, seçim, filtreleme, eksik değerler, veri tipleri

- 22 mülakat soruları
- Junior
- [Mülakat Soruları: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari.md)

## 1. Adlandırılmış satırlar ve sütunlarla tablo verilerini depolamak için ana Pandas veri yapısı nedir?

**Cevap**

DataFrame, iki boyutlu tablo verilerini depolamak için tasarlanmış Pandas'ın merkezi veri yapısıdır. Her sütun farklı bir veri tipi içerebilir ve hem satırlar hem de sütunlar etiketlere (index) sahiptir. Bu yapı, bir Excel elektronik tablosuna veya SQL tablosuna benzer ve yapılandırılmış verilerin işlenmesini kolaylaştırır.

## 2. Hangi Pandas yapısı, indeksli tek bir veri sütununu temsil eder?

**Cevap**

Series, herhangi bir veri tipini (tam sayılar, dizeler, ondalık sayılar, Python nesneleri) tutabilen tek boyutlu bir yapıdır. Her öğenin ilişkili bir indeksi vardır ve değerlere etiketleriyle erişilebilir. DataFrame'den çıkarılan bir sütun otomatik olarak Series'e dönüştürülür.

## 3. Anahtarların sütun adlarına dönüştüğü bir Python sözlüğünden nasıl DataFrame oluşturulur?

**Cevap**

pd.DataFrame() fonksiyonu doğrudan bir Python sözlüğünü kabul eder. Sözlük anahtarları otomatik olarak sütun adlarına dönüşür ve değerler (listeler veya diziler) her sütunun verisi olur. Bu yöntem, Python'da yapılandırılmış verilerden DataFrame oluşturmanın en yaygın yoludur.

## 19 soru daha mevcut

- Bir CSV dosyasını okumak ve DataFrame'e yüklemek için hangi yöntem kullanılmalıdır?
- Hızlı veri önizlemesi için DataFrame'in ilk satırlarını hangi yöntem görüntüler?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Science & ML mülakat konuları

- [Python Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-basics.md): 25 soru, Junior
- [Python Nesne Yönelimli Programlama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-oop.md): 20 soru, Junior
- [Python Veri Yapıları](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-data-structures.md): 20 soru, Junior
- [Git Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/git-fundamentals.md): 18 soru, Junior
- [SQL Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 20 soru, Junior
- [NumPy Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/numpy-fundamentals.md): 22 soru, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/jupyter-colab.md): 16 soru, Junior
- [SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-joins-advanced.md): 22 soru, Mid-Level
- [İleri Pandas](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-advanced.md): 24 soru, Mid-Level
- [Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/matplotlib-seaborn.md): 20 soru, Mid-Level
- [Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/plotly-interactive.md): 18 soru, Mid-Level
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-descriptive.md): 20 soru, Mid-Level
- [Çıkarımsal İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-inferential.md): 24 soru, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/web-scraping.md): 18 soru, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/bigquery-cloud.md): 18 soru, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/feature-engineering.md): 22 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Regresyon](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-regression.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-classification.md): 24 soru, Mid-Level
- [Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-trees-ensembles.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimsiz ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-unsupervised.md): 22 soru, Mid-Level
- [ML Pipeline'ları & Doğrulama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-pipelines-validation.md): 22 soru, Mid-Level
- [Zaman Serileri & Tahminleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/time-series-forecasting.md): 22 soru, Mid-Level
- [Deep Learning Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/deep-learning-fundamentals.md): 24 soru, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/tensorflow-keras.md): 22 soru, Senior
- [CNN ve görüntü sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/cnn-image-classification.md): 24 soru, Senior
- [RNN ve Diziler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/rnn-sequences.md): 22 soru, Senior
- [Transformers ve Attention](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/transformers-attention.md): 24 soru, Senior
- [NLP ve Hugging Face](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/nlp-huggingface.md): 24 soru, Senior
- [GenAI ve LangChain](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/genai-langchain.md): 24 soru, Senior
- [MLOps ve Dağıtım](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/mlops-deployment.md): 24 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-basics