04_Secim_Yontemleri.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2e11446b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Seçim Yöntemleri\n",
    "\n",
    "# Satır ve Sütun Seçimi\n",
    "\n",
    "## iloc[] Metodu\n",
    "\n",
    "Veri Çerçevesindeki istenilen satır ve sütunu seçmek/görüntülemek için <code>iloc[]</code> metodu kullanılır. <code>iloc[]</code> kelimesini unutmamak için **İndex Location** yani, **Konumun İndeks Değeri** gibi düşünebilir, hafızanızda kodlayabilirsiniz. Bir başka ifadeyle, <code>iloc[]</code> için, Tamsayı değerine dayalı konum indeksleme metodu diyebiliriz. Esas olarak <code>iloc[]</code> metodu, hem satır hem de sütun numarası alarak çalışır.\n",
    "\n",
    "<code>Veri_Cercevesi_Adı.iloc[Satir_Numarası, Sütun_Numarası]</code>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2dff819b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>iloc[]</code> metodunun alabileceği parametreler şunlardır:\n",
    "\n",
    "* Bir satır ve sütun dizini, ör. <code>(0,1)</code>\n",
    "* Bir tamsayı, ör. <code>5</code>\n",
    "* Bir tamsayı listesi veya dizisi, ör. <code>[4, 3, 0]</code>\n",
    "* Tamsayılı bir dilim nesnesi, ör. <code>1:7</code>\n",
    "* Bir mantık (boole) dizisi.\n",
    "\n",
    "Öncelikle **Pandas** Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye **pd** adını atayalım;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "3ce1831f",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f8d69df9",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Bu eğitimde, fonksiyon ve metotlar konusunu anlatırken kullanmak üzere, basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri Çerçevesinin içeriğini görelim;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "432e32eb",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Mustafa</td>\n",
       "      <td>25</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Halil</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>programcı</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Burak</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>akademisyen</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Ersin</td>\n",
       "      <td>37</td>\n",
       "      <td>amir</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Sertaç</td>\n",
       "      <td>52</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>Furkan</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Murat</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>müdür</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Ahmet</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>veteriner</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>Abdülkadir</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         isim  yaş    iş-meslek\n",
       "0     Mustafa   25     mühendis\n",
       "1       Halil   38    programcı\n",
       "2       Burak   41  akademisyen\n",
       "3        Emre   23     yönetici\n",
       "4       Ersin   37         amir\n",
       "5      Sertaç   52     mühendis\n",
       "6      Furkan   30     yönetici\n",
       "7       Murat   23        müdür\n",
       "8       Ahmet   40    veteriner\n",
       "9  Abdülkadir   38     yönetici"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "sozluk = {\"isim\" : [\"Mustafa\", \"Halil\", \"Burak\", \"Emre\", \"Ersin\", \"Sertaç\", \"Furkan\",\"Murat\",\"Ahmet\",\"Abdülkadir\"],\n",
    "                    \"yaş\" : [25, 38, 41, 23, 37, 52, 30, 23, 40, 38],\n",
    "                   \"iş-meslek\" : [\"mühendis\", \"programcı\", \"akademisyen\", \"yönetici\",\"amir\",\"mühendis\", \"yönetici\",\"müdür\",\"veteriner\",\"yönetici\"]}\n",
    "veri = pd.DataFrame(sozluk)\n",
    "veri"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c198cbfa",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Verimizi <code>.iloc[]</code> metodu ile seçelim. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "id": "6acdc103",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'veteriner'"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[8,2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "eb6f5458",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>iloc[]</code> metodu, parametre olarak tam sayı alabileceği gibi, sayı listesi de alabilir. Bildiğiniz gibi Python'da liste veri tipleri köşeli parantez <code>[]</code> ile ifade ediliyor. O nedenle <code>iloc[]</code> metoduna parametre olarak liste veri tipi girileceği zaman içiçe köşeli parantezler (hem satıra hemde sütuna ait listeler yazılacağı için) konuyu yeni öğrenenlerde kafa karışıklığına sebep olabilir. Anlatmak istediğimi aşağıdaki koda bakarak rahatlıkla anlayabilirsiniz.\n",
    "\n",
    "<code>iloc[[satır_listesi], [sütun_listesi]]</code>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "9cf170ba",
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Halil</td>\n",
       "      <td>programcı</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Sertaç</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     isim  iş-meslek\n",
       "1   Halil  programcı\n",
       "3    Emre   yönetici\n",
       "5  Sertaç   mühendis"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[[1,3,5],[0,2]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "73991ea8",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Sadece Satırları Listelemek\n",
    "\n",
    "### Bir Tamsayı ile Satır Seçimi\n",
    "<code>iloc[]</code> metoduna parametre olarak sadece **bir tamsayı değeri** girildiğinde, girilen sayıya (indeks bilgisine) ait **satır** verisi döndürülür. Bu veri, Seri (Series) tipindedir. Hemen aşağıdaki örneğe bakalım."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "id": "fd9a9159",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "isim           Sertaç\n",
       "yaş                52\n",
       "iş-meslek    mühendis\n",
       "Name: 5, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "081f90be",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Bir Sayı Listesi ile Satır Seçimi\n",
    "Veri çerçevemizden **belirli bazı satırları** seçmek istersek <code>iloc[]</code> metoduna parametre olarak bir **liste** tanımlamalıyız. Bu liste, bir satırdan başlayıp diğer bir satıra kadar olan aralık (dilimleme) olabileceği gibi tek tek te belirtilebilir. Şimdi bunları inceleyelim.\n",
    "\n",
    "Örneğin veri çerçevemizde indeks değeri 3, 5 ve 7 olan satırları seçmek istersek aşağıdaki şekilde kod yazmamız gerekir."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "b11cfc63",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Sertaç</td>\n",
       "      <td>52</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Murat</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>müdür</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     isim  yaş iş-meslek\n",
       "3    Emre   23  yönetici\n",
       "5  Sertaç   52  mühendis\n",
       "7   Murat   23     müdür"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[[3,5,7]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "68058952",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>veri.iloc[[3,5,7]]</code> koduna dikkat ederseniz <code>iloc[]</code> metoduna parametre olarak sadece bir adet köşeli parantez yazıldı, ikinci köşeli parantez yazılmadı. Bu demek oluyor ki, **parametre olarak sadece satır bilgisi** var yani sütunlarda seçme ya da kısıtlamaya işlemi yapılmadı, tüm sütun bilgileri gösterilmeli. Zaten Çıktıya baktığımızda anlattığımız gibi sonuç elde ettiğimizi görüyoruz.\n",
    "\n",
    "### Dilimleyerek Satır Seçimi\n",
    "Python'da **listeler** konusunu okuduğunuzda, dilimlemenin nasıl yapıldığını da görmüş olmalısınız. Kısaca bahsedecek olursak, dilimleme için <code>:</code> karakteri kullanılır. <code>:</code> karakterinin solunda **başlangıç**, sağında **bitiş** değeri yazılır. Elimizde veri çerçevemizin indeks değerleri gibi **0 ile 9** arasında sayılardan oluşan bir liste varsa, bu listeden aralık seçmek yani dilimleme yapmak istersek aşağıdaki kodu yazmalıyız.\n",
    "\n",
    "<code>[1:5]</code>\n",
    "\n",
    "Bu kodun anlamı, 1. öğeden başlayarak **5. öğeye kadar** (yani 5. öğe dahil **DEĞİL**) dilimleme yap, 1,2,3,4 sonucunu ver.\n",
    "\n",
    "<code>[3:]</code>\n",
    "\n",
    "Bu kodun anlamı, **3. öğeden başlayarak** listenin sonuna kadar dilimleme yap, 3,4,5,6,7,8,9 sonucunu ver.\n",
    "\n",
    "<code>[3:]</code> koduna dikkat ederseniz, <code>:</code>'dan sonra kısıtlama/sınırlama getirilmemiştir, yani liste sona kadar devam eder.\n",
    "\n",
    "Bir aralık belirterek veri çerçevemizde dilimleme yapalım ve sonucu görelim;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "bc83b105",
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Halil</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>programcı</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Burak</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>akademisyen</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Ersin</td>\n",
       "      <td>37</td>\n",
       "      <td>amir</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "    isim  yaş    iş-meslek\n",
       "1  Halil   38    programcı\n",
       "2  Burak   41  akademisyen\n",
       "3   Emre   23     yönetici\n",
       "4  Ersin   37         amir"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[1:5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "424f7638",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Dilimleme yaparken <code>iloc[]</code> metodunun içine ayrıca köşeli parantez **kullanmadığımıza** dikkat edin. \n",
    "\n",
    "Belirli bir satırdan başlayıp, veri çerçevesinin sonuna kadar giden bir dilimleme yapmak istersek, aşağıda bulunan kod gibi <code>:</code>'nin sağına değer yazmamalı, boş bırakmalıyız."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "29724b9d",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Ersin</td>\n",
       "      <td>37</td>\n",
       "      <td>amir</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Sertaç</td>\n",
       "      <td>52</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>Furkan</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Murat</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>müdür</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Ahmet</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>veteriner</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>Abdülkadir</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         isim  yaş  iş-meslek\n",
       "3        Emre   23   yönetici\n",
       "4       Ersin   37       amir\n",
       "5      Sertaç   52   mühendis\n",
       "6      Furkan   30   yönetici\n",
       "7       Murat   23      müdür\n",
       "8       Ahmet   40  veteriner\n",
       "9  Abdülkadir   38   yönetici"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[3:]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "487ada34",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Yukarıdaki anlatımın tersi olan ilk satırdan başlayıp, veri çerçevesinin istenilen satırına kadar giden bir dilimleme yapmak istersek te, aşağıda bulunan kod gibi <code>:</code>'nin soluna değer yazmamalı, boş bırakmalıyız."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "id": "7135ab77",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Mustafa</td>\n",
       "      <td>25</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Halil</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>programcı</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Burak</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>akademisyen</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>yönetici</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      isim  yaş    iş-meslek\n",
       "0  Mustafa   25     mühendis\n",
       "1    Halil   38    programcı\n",
       "2    Burak   41  akademisyen\n",
       "3     Emre   23     yönetici"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[:4]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "adc2db9b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Satır ve Sütunları Belirterek Listelemek\n",
    "\n",
    "Yukarıda yazdığımız <code>veri.iloc[8,2]</code> kodu, hem satır hemde sütun belirterek değer elde ettiğimiz bir indeksleme yöntemidir.\n",
    "\n",
    "### Satır ve Sütunda dilimleme yapmak\n",
    "\n",
    "Hem satırda hemde sütunda dilimleme yapmak istersek aşağıdaki şekilde kod yazmalıyız;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "9ab34d38",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Emre</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Ersin</td>\n",
       "      <td>37</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Sertaç</td>\n",
       "      <td>52</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>Furkan</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Murat</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     isim  yaş\n",
       "3    Emre   23\n",
       "4   Ersin   37\n",
       "5  Sertaç   52\n",
       "6  Furkan   30\n",
       "7   Murat   23"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[3:8,:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "e29291a6",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>veri.iloc[3:8,:2]</code> kodu ile, 3-8 arası satır, 0-2 arası sütun verileri dilimlenmiş. (**Satırlarda**, 3'ten başlayan 8'de biten bir sınırlama yazılmış, **Sütunlarda** başlangıçta sınır yok yani 0'dan başlıyor, 2. sütuna kadar sınırlama getirilmiş.)\n",
    "\n",
    "### Satırla aynı uzunluktaki mantık (boole) listesiyle / maskesiyle Satır Seçimi\n",
    "\n",
    "Python'da Mantık (boolean) işlemleri **0** ya da **1**, **Evet** ya da **Hayır** anlamında, **True** ya da **False** sonucu döndürür.  Bu mantı anlamak için, yukarıda oluşturduğumuz 10 satırlık veri çerçevemizi kullanalım. Örneğin **1., 3., 6. ve 9.** indisleri gizlemek isteyelim. O halde görmek istediğimiz satırlar için **True**, gizlemek istediğimiz satırlar için **False** anahtar kelimelerini sırasıyla **liste veri tipi olarak** yazmalı ve <code>iloc[]</code> metoduna paramatre olarak eklemeliyiz."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "20e71016",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>isim</th>\n",
       "      <th>yaş</th>\n",
       "      <th>iş-meslek</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Mustafa</td>\n",
       "      <td>25</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Burak</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>akademisyen</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Ersin</td>\n",
       "      <td>37</td>\n",
       "      <td>amir</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Sertaç</td>\n",
       "      <td>52</td>\n",
       "      <td>mühendis</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Murat</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>müdür</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Ahmet</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>veteriner</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      isim  yaş    iş-meslek\n",
       "0  Mustafa   25     mühendis\n",
       "2    Burak   41  akademisyen\n",
       "4    Ersin   37         amir\n",
       "5   Sertaç   52     mühendis\n",
       "7    Murat   23        müdür\n",
       "8    Ahmet   40    veteriner"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veri.iloc[[True, False, True, False, True, True, False, True, True, False]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "444cb197",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## loc[] Metodu\n",
    "\n",
    "### Etiketlere veya mantık (boole) dizisine göre bir satır ve sütun grubuna erişim\n",
    "<code>loc[]</code> metodu, <code>iloc[]</code> metoduna benzer bir metottur ancak <code>loc[]</code> metodunda, satır ve sütun seçmek/görüntülemek istediğimiz zaman, satır ve sütunların isimlerini (metinsel / string ifadelerini) yazmalıyız. <code>loc[]</code>  metodu aslında etiket tabanlıdır, ancak bir mantık (boole) dizisiyle de kullanılabilir. \n",
    "<code>iloc[]</code> metodunun alabileceği parametreler şunlardır:\n",
    "* Tek bir etiket, ör. <code>5</code> veya <code>'a'</code>, (<code>5</code>'in dizinin bir etiketi olarak yorumlandığını ve **asla** dizin boyunca bir tamsayı konumu olarak yorumlanmadığını unutmayın).\n",
    "* Bir liste veya etiket dizisi, ör. <code>['a', 'b', 'c']</code>\n",
    "* Etiketleri olan bir dilim nesnesi, ör. <code>'a':'f'</code>\n",
    "\n",
    "#### UYARI\n",
    "<code>loc[]</code> metodu ile dilimleme işlemi yapılırken <code>:</code> karakterinin sağındaki bitiş değeri, standart python dilimleme işlemlerinin aksine, seçime **DAHİL EDİLİR**, unutmayın.\n",
    "\n",
    "* Dilimlenen eksenle aynı uzunlukta bir mantık (boole) dizisi, ör. <code>[True, False, True]</code>\n",
    "* Hizalanabilir bir mantık (boole) Serisi. Anahtarın dizini, maskelemeden önce hizalanacaktır.\n",
    "* Hizalanabilir bir İndeks. Döndürülen seçimin Dizini girdi olacaktır.\n",
    "* Tek argümanlı (çağıran Series veya DataFrame) ve indeksleme için geçerli çıktı döndüren (yukarıdakilerden biri) çağrılabilir bir fonksiyon\n",
    "\n",
    "Elimizde aşağıdaki gibi bir veri çerçevesi olduğunu varsayalım."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "id": "46aa5ea2",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Yıl</th>\n",
       "      <th>Puan</th>\n",
       "      <th>Oylayan_Kişi</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Film_Adı</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Shawshank Redemption</th>\n",
       "      <td>1994</td>\n",
       "      <td>9,2</td>\n",
       "      <td>1071904</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Godfather</th>\n",
       "      <td>1972</td>\n",
       "      <td>9,2</td>\n",
       "      <td>751381</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Godfather: Part II</th>\n",
       "      <td>1974</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>488889</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Pulp Fiction</th>\n",
       "      <td>1994</td>\n",
       "      <td>8,9</td>\n",
       "      <td>830504</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Dark Knight</th>\n",
       "      <td>2008</td>\n",
       "      <td>8,9</td>\n",
       "      <td>1045186</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Mystic River</th>\n",
       "      <td>2003</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "      <td>256159</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>In the Heat of the Night</th>\n",
       "      <td>1967</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "      <td>37081</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Arsenic and Old Lace</th>\n",
       "      <td>1944</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "      <td>45893</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Before Sunrise</th>\n",
       "      <td>1995</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "      <td>100974</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Papillon</th>\n",
       "      <td>1973</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "      <td>62517</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>247 rows × 3 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                            Yıl Puan  Oylayan_Kişi\n",
       "Film_Adı                                          \n",
       "The Shawshank Redemption   1994  9,2       1071904\n",
       "The Godfather              1972  9,2        751381\n",
       "The Godfather: Part II     1974    9        488889\n",
       "Pulp Fiction               1994  8,9        830504\n",
       "The Dark Knight            2008  8,9       1045186\n",
       "...                         ...  ...           ...\n",
       "Mystic River               2003  7,9        256159\n",
       "In the Heat of the Night   1967  7,9         37081\n",
       "Arsenic and Old Lace       1944  7,9         45893\n",
       "Before Sunrise             1995  7,9        100974\n",
       "Papillon                   1973  7,9         62517\n",
       "\n",
       "[247 rows x 3 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 46,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "imdb = pd.read_excel(\"Veri_Setleri/imdb.xlsx\", index_col=\"Film_Adı\")\n",
    "imdb"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "bfcca0be",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Pulp Fiction** Filminin **Puan**ını öğrenmek istediğimizi düşünelim. Bu durumda aşağıdaki kodları yazmamız doğru sonucu verecektir."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "id": "c32aa064",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'8,9'"
      ]
     },
     "execution_count": 32,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "imdb.loc[\"Pulp Fiction\", \"Puan\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c1f23ac5",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Star Wars** isimli satır verisine ulaşmak için <code>loc[]</code> metoduna **Star Wars** metinsel (string) ibaresini eklemeliyiz."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 61,
   "id": "5b5d9115",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Yıl               1977\n",
       "Puan               8,7\n",
       "Oylayan_Kişi    585132\n",
       "Name: Star Wars, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 61,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "imdb.loc[\"Star Wars\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0cccc5ac",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>loc[]</code> metodunda daha fazla pratik yapmak için **df** isminde bir veri çerçevesi oluşturalım;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "433b629d",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>cobra</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>viper</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "cobra               1       2\n",
       "viper               4       5\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],\n",
    "     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],\n",
    "     columns=['max_speed', 'shield'])\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "170b7d61",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Tek etiket ile Saır Seçimi\n",
    "<code>loc[]</code> metodunda tek etiket kullanıldığında, sonucun satırı bir Seri olarak döndürüldüğünü unutmayın. Örneğe bakalım;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "33808a6d",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "max_speed    4\n",
       "shield       5\n",
       "Name: viper, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc['viper']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "edf57f2c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Etiket listesi ile Satır  Seçimi\n",
    "Köşeli parantez <code>[[]]</code> kullanımı , sonuc olarak bir Veri Çerçevesi (DataFrame) döndürür. İnceleyelim;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "d3cad138",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>viper</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "viper               4       5\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[['viper', 'sidewinder']]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "36313386",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Satır ve sütun belirterek Değer Seçimi\n",
    "\n",
    "Tıpkı <code>iloc[]</code> metodunda olduğu gibi <code>loc[]</code> metoduna da hem satır hem de sütun değeri girilebilir. Bu durumda MS Excel ve Libre Ofis Calc programında olduğu gibi satır ve sütunların kesişimindeki hücre ya da hücre değer(ler)i, sonuç olarak döndürülür.\n",
    "\n",
    "Aşağıdaki örnekte, <code>loc[]</code> metoduna birer adet satır ve sütun değeri girilecek. Sonucu incelersek sadece bir değer döndürdüğünü göreceksiniz."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "cce7f1e5",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc['cobra', 'shield']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a097077b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Satır için aralıklı etiket, Sütun için ise tek etiketle dilimleme\n",
    "\n",
    "Bu kısımda, satır seçiminde bir aralık, sütün seçiminde ise sadece tek bir değer (yani tek sütun) belirterek  sonucun nasıl çıkacağını inceleyelim.\n",
    "\n",
    "Yukarıdaki **Uyarıda** belirtildiği gibi, Pandas'ta dilimleme esnasında hem **başlangıç** hem de **bitiş** değerlerinin seçime dahil edildiğini unutmayın."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "45eaf9b2",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "cobra    1\n",
       "viper    4\n",
       "Name: max_speed, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc['cobra':'viper', 'max_speed']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "33222ab1",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Satır ile aynı uzunlukta Mantık (Boole) listesi ile Seçim\n",
    "\n",
    "**df** isimli veri çerçevemiz 3 satırdan oluştuğu için, toplam 3 adet **True** ya da **False** anahtar kelimesi kullanarak bir mantık (boole) listesi oluşturacak ve **True** olarak belirttiğimiz satırları göreceğimiz bir sonuç elde edeceğiz."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "id": "7b1d6a36",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[[False, False, True]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "18f1ca91",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Hizalanabilir Mantık (boole) Serisi ile Satır Seçimi\n",
    "\n",
    "Pandas Seriler (Series) veri yapısını kullanarak, oluşturmuş olduğumuz veri çerçevemizde indeks sırasını değiştirerek (hizalayarak) mantıksal (boole) listesi ile belirttiğimiz satırları filtreleyerek satır seçimi yapabiliriz. Anlatım biraz karışık gelmiş olabilir. Aşağıdaki örneği incelerken konuyu anlayacağınızı düşünüyorum.\n",
    "\n",
    "Öncelikle **df** isimli veri çerçevemize göz atalım."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "76d3ba0c",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>cobra</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>viper</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "cobra               1       2\n",
       "viper               4       5\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b1e1490f",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Görüldüğü üzere, satır sırası aşağı doğru, **cobra, viper ve sidewinder** olarak devam ediyor. Yukarıda öğrendiğimiz şekilde sadece, mantık (boole) listesi ile seçim yaparsak yani <code>df[[False, True, False]]</code> yazar ve kodu çalıştırısak 0. ve 2. indekste kayıtlı satırları gizle, sadece 1. indekste kayıtlı **viper** satırını göster demiş oluruz. KOdun çıktısını aşağıda görebilirsiniz;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "a556beb3",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>viper</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       max_speed  shield\n",
       "viper          4       5"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df[[False, True, False]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0af512c4",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>[False, True, False]</code> listesini, Pandas Seriler (Series) veri yapısını kullanarak, aynı veri çerçevesine, indeks sırasını değiştirerek (hizalayarak) uygulayıp sonucu görelim."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "a86a07cd",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[pd.Series([False, True, False], index=['viper', 'sidewinder', 'cobra'])]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c5606a03",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<code>index=['viper', 'sidewinder', 'cobra']</code> kodu ile indeks sırasını değiştirip ardında 0. ve 2. indekste kayıtlı satırları gizle, sadece 1. indekste kayıtlı satırını göster demiş olduk. Satır sırası değiştiği için 1. indeksteki satır **sidewinder** oldu ve bu satıra ait bilgiler ekrana yazdırıldı.\n",
    "\n",
    "### Index Metodu (df.reindex ile aynı davranış)\n",
    "\n",
    "<code>Index</code> metodu, veri çerçevesindeki index isimlerine göre Sıralama ve satır seçimi yapmamızı sağlar. <code>name</code> parametresi ise, indeks başlığı olarak kullanacağımız değeri atamamıza yarar. Önce Veri Çerçevemize göz atalım;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "4bf481b2",
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>cobra</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>viper</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "cobra               1       2\n",
       "viper               4       5\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "367c6da3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**viper ve cobra** satırlarındaki verileri seçmek ve sıralamayı değiştirmek isteyelim. Bu durumda aşağıdaki kodu yazıp çalıştırmamız yeterli olacaktır;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "e93217e7",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Baslik</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>viper</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>cobra</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        max_speed  shield\n",
       "Baslik                   \n",
       "viper           4       5\n",
       "cobra           1       2"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[pd.Index([\"viper\", \"cobra\"], name=\"Baslik\")]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "eb2d714a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Koşullu Satır Seçimi\n",
    "\n",
    "Veri çerçevemizde belirttiğimiz koşullara uyan satırları seçmek istersek, bunu Python operatörleri ile rahatlıkla gerçekleştirebiliriz. **shield** sütununda 6'dan büyük değerleri barındıran satırları seçmek istediğimizi varsayalım ve buna uygun kodu yazıp çalıştıralım;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "id": "b5864fea",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[df['shield'] > 6]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "26b2b1d0",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Koşullu Sütun seçimi\n",
    "\n",
    "Veri çerçevemizde belirttiğimiz koşullara uyan sütunları seçmek istersek, benzer kodu kullanabiliriz. Örneğin **shield** sütununda 6'dan büyük değerleri barındıran satırları ve bu satırların sadece **max_speed** sütununu seçmek istediğimizi varsayalım. Bunun için aşağıdaki kodu yazıp çalıştıralım;"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "id": "b22de515",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed\n",
       "sidewinder          7"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[df['shield'] > 6, ['max_speed']]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f5968c0b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### lambda Fonksiyonu ile Satır Seçimi\n",
    "\n",
    "<code>lambda</code> fonksiyonu ile belirteceğimiz koşulu sağlayan satırı seçmek için aşağıdaki kod mantığını kullanabiliriz. Örneğin **shield** satırında **8**'e eşit değer barındıran satırları seçelim."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "id": "017340af",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>max_speed</th>\n",
       "      <th>shield</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>sidewinder</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            max_speed  shield\n",
       "sidewinder          7       8"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df.loc[lambda df: df['shield'] == 8]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "03306265",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Sütun Seçimi\n",
    "\n",
    "Sadece bir Sütunu seçmek/görüntülemek için veri çerçevesinin adı ile birlikte seçmek/görüntülemek istediğimiz sütunun ismini yazmak yeterlidir. Bu da iki şekilde gerçekleştirilebilir.\n",
    "\n",
    "1. **VeriCervecesiAdı.SütunAdı**\n",
    "2. **VeriCervecesiAdı[\"SütunAdı\"]**\n",
    "\n",
    "Sütun isminde boşluk ya da nokta karakterleri bulunması halinde, ilk (noktalı) seçeneği kullanamayız, o durumda 2. seçeneği (köşeli parantezli) kullanmak gerekir.\n",
    "Bunları da örneklerle görelim."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 69,
   "id": "dc80b011",
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Film_Adı\n",
       "The Shawshank Redemption     9,2\n",
       "The Godfather                9,2\n",
       "The Godfather: Part II         9\n",
       "Pulp Fiction                 8,9\n",
       "The Dark Knight              8,9\n",
       "                            ... \n",
       "Mystic River                 7,9\n",
       "In the Heat of the Night     7,9\n",
       "Arsenic and Old Lace         7,9\n",
       "Before Sunrise               7,9\n",
       "Papillon                     7,9\n",
       "Name: Puan, Length: 247, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 69,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "imdb.Puan"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 71,
   "id": "1192eecc",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Film_Adı\n",
       "The Shawshank Redemption     9,2\n",
       "The Godfather                9,2\n",
       "The Godfather: Part II         9\n",
       "Pulp Fiction                 8,9\n",
       "The Dark Knight              8,9\n",
       "                            ... \n",
       "Mystic River                 7,9\n",
       "In the Heat of the Night     7,9\n",
       "Arsenic and Old Lace         7,9\n",
       "Before Sunrise               7,9\n",
       "Papillon                     7,9\n",
       "Name: Puan, Length: 247, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 71,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "imdb[\"Puan\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d354ad9c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Birden fazla sütun seçmek istediğimiz durumda, sütun isimlerini liste olarak (bildiğiniz gibi liste veri tipleri köşeli parantez ile temsil edilir) belirtmek/yazmak gerekir."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 76,
   "id": "9f8e518b",
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Yıl</th>\n",
       "      <th>Puan</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Film_Adı</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Shawshank Redemption</th>\n",
       "      <td>1994</td>\n",
       "      <td>9,2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Godfather</th>\n",
       "      <td>1972</td>\n",
       "      <td>9,2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Godfather: Part II</th>\n",
       "      <td>1974</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Pulp Fiction</th>\n",
       "      <td>1994</td>\n",
       "      <td>8,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>The Dark Knight</th>\n",
       "      <td>2008</td>\n",
       "      <td>8,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Mystic River</th>\n",
       "      <td>2003</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>In the Heat of the Night</th>\n",
       "      <td>1967</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Arsenic and Old Lace</th>\n",
       "      <td>1944</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Before Sunrise</th>\n",
       "      <td>1995</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Papillon</th>\n",
       "      <td>1973</td>\n",
       "      <td>7,9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>247 rows × 2 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                            Yıl Puan\n",
       "Film_Adı                            \n",
       "The Shawshank Redemption   1994  9,2\n",
       "The Godfather              1972  9,2\n",
       "The Godfather: Part II     1974    9\n",
       "Pulp Fiction               1994  8,9\n",
       "The Dark Knight            2008  8,9\n",
       "...                         ...  ...\n",
       "Mystic River               2003  7,9\n",
       "In the Heat of the Night   1967  7,9\n",
       "Arsenic and Old Lace       1944  7,9\n",
       "Before Sunrise             1995  7,9\n",
       "Papillon                   1973  7,9\n",
       "\n",
       "[247 rows x 2 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 76,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "imdb[[\"Yıl\", \"Puan\"]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "140432a8",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Yukarıda anlatılan <code>loc</code> ve <code>iloc</code> metodlarını, **Satır**lar da olduğu gibi, **Sütun**larda da kullanabiliriz."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}