Python ile Büyük Veri Setlerinde Bellek Optimizasyonu (Pandas Memory Optimization)

Veri bilimi projelerinde karşılaşılan en yaygın problemlerden biri, gerçek dünyadan elde edilen veri setlerindeki eksik (NaN / Null) değerlerdir. Eksik verilerle doğru şekilde başa çıkamamak, makine öğrenmesi modellerinin yanlış tahminler yapmasına ve hatta kodun hata vermesine yol açar.

Bu rehberde, Pandas kütüphanesini kullanarak eksik verilerle başa çıkmanın en yaygın ve etkili 4 yolunu inceliyoruz.

• Yöntem 1: Eksik Verileri Doğrudan Silme (dropna) Veri kaybının az olduğu durumlarda eksik satırları veya sütunları veri setinden tamamen çıkarmak en hızlı çözümdür. Ancak bu yöntem, değerli bilgilerin kaybolmasına neden olabileceği için dikkatli kullanılmalıdır.
• Yöntem 2: Sabit Bir Değer ile Doldurma (fillna) Özellikle kategori veya metin bazlı eksik verilerde, boşlukları “Bilinmiyor” veya “0” gibi sabit bir değerle doldurmak analizin sürekliliğini sağlar.
• Yöntem 3: İstatistiksel Atama (Ortalama ve Medyan) Sayısal sütunlarda boş kalan yerleri, o sütunun ortalaması (mean) veya medyanı ile doldurmak veri bütünlüğünü korumanın klasik yollarından biridir.
• Yöntem 4: İleri Seviye Tahmin Yöntemleri (Interpolation) Zaman serisi analizlerinde, bir önceki ve bir sonraki verinin trendine bakarak aradaki boşluğu matematiksel olarak doldurmak model başarısını doğrudan artırır.