{"id":35812,"date":"2025-12-04T04:31:07","date_gmt":"2025-12-04T01:31:07","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/"},"modified":"2025-12-04T04:31:07","modified_gmt":"2025-12-04T01:31:07","slug":"sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/","title":{"rendered":"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?"},"content":{"rendered":"<p><body><br \/>\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\"><\/p>\n<style>\n  body { font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif; line-height: 1.6; color: #333; margin: 0 auto; padding: 20px; max-width: 900px; background-color: #f9f9f9; }\n  h2, h3 { color: #2c3e50; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; }\n  h2 { font-size: 1.8em; border-bottom: 2px solid #3498db; padding-bottom: 10px; }\n  h3 { font-size: 1.4em; color: #34495e; }\n  p { margin-bottom: 15px; }\n  ul { list-style-type: disc; margin-left: 20px; margin-bottom: 15px; }\n  ol { list-style-type: decimal; margin-left: 20px; margin-bottom: 15px; }\n  li { margin-bottom: 5px; }\n  pre { background-color: #ecf0f1; border: 1px solid #bdc3c7; border-radius: 5px; padding: 15px; overflow-x: auto; font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace; font-size: 0.9em; margin-bottom: 20px; }\n  code { background-color: #e0e6ea; padding: 2px 4px; border-radius: 3px; font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace; }\n  table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin-bottom: 20px; }\n  th, td { padding: 12px; text-align: left; border-bottom: 1px solid #ddd; }\n  th { background-color: #3498db; color: white; }\n  tr:nth-child(even) { background-color: #f2f2f2; }\n  .uzman-ipucu { background-color: #e7f3ff; border-left: 5px solid #3498db; padding: 15px; margin: 20px 0; font-style: italic; color: #2c3e50; }\n  .faq-question { font-weight: bold; margin-top: 15px; }\n  .faq-answer { margin-bottom: 10px; }<\/p>\n<p>  @media screen and (max-width: 768px) {\n    body { padding: 15px; }\n    h2 { font-size: 1.6em; }\n    h3 { font-size: 1.2em; }\n    pre { font-size: 0.8em; padding: 10px; }\n    table, thead, tbody, th, td, tr { display: block; }\n    thead tr { position: absolute; top: -9999px; left: -9999px; }\n    tr { border: 1px solid #ccc; margin-bottom: 10px; }\n    td { border: none; border-bottom: 1px solid #eee; position: relative; padding-left: 40%; text-align: right; }\n    td:before { position: absolute; top: 12px; left: 6px; width: 35%; padding-right: 10px; white-space: nowrap; content: attr(data-label); font-weight: bold; text-align: left; }\n  }\n<\/style>\n<p>CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL&#8217;deki <code>GROUP BY<\/code> mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<p>Veri analizi d\u00fcnyas\u0131nda, ham veriler genellikle CSV (Comma Separated Values) format\u0131nda kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131kar. CSV dosyalar\u0131, basit yap\u0131s\u0131 sayesinde bir\u00e7ok uygulama ve sistem aras\u0131nda veri al\u0131\u015fveri\u015fi i\u00e7in pop\u00fcler bir standart haline gelmi\u015ftir. Ancak, bu dosyalar genellikle milyonlarca sat\u0131r i\u00e7eren b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini bar\u0131nd\u0131rabilir ve bu ham veriler, do\u011frudan bak\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda pek de anlaml\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunmaz. \u0130\u015fletmelerin ve analistlerin as\u0131l ihtiyac\u0131, bu veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan belirli kriterlere g\u00f6re \u00f6zetlenmi\u015f, grupland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ve anlamland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bilgilere ula\u015fmakt\u0131r.<\/p>\n<p>\u0130\u015fte tam da bu noktada, ili\u015fkisel veritabanlar\u0131ndan tan\u0131d\u0131\u011f\u0131m\u0131z <code>GROUP BY<\/code> ifadesi devreye girer. <code>GROUP BY<\/code>, bir veya daha fazla s\u00fctunun de\u011ferlerine g\u00f6re sat\u0131rlar\u0131 grupland\u0131rarak her grup i\u00e7in \u00f6zet (agregasyon) hesaplamalar\u0131 yapmam\u0131z\u0131 sa\u011flayan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir SQL komutudur. \u00d6rne\u011fin, bir sat\u0131\u015f tablosunda &#8220;\u00dcr\u00fcn Kategorisi&#8221;ne g\u00f6re toplam sat\u0131\u015flar\u0131 veya &#8220;B\u00f6lge&#8221;ye g\u00f6re ortalama fiyatlar\u0131 bulmak istedi\u011fimizde <code>GROUP BY<\/code> kullan\u0131r\u0131z. Peki, bir veritaban\u0131 ortam\u0131 olmayan, d\u00fcz metin tabanl\u0131 CSV dosyalar\u0131nda bu SQL mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131z?<\/p>\n<p>&#8220;CsvPath&#8221; terimi, asl\u0131nda somut bir ara\u00e7tan ziyade, CSV dosyalar\u0131na veritaban\u0131 benzeri sorgulama yetenekleri kazand\u0131rma felsefesini ifade eder. Bu, \u00f6zellikle Python gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc programlama dilleri ve veri i\u015fleme k\u00fct\u00fcphaneleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla m\u00fcmk\u00fcn hale gelir. Python&#8217;\u0131n pop\u00fcler veri manip\u00fclasyon k\u00fct\u00fcphanesi Pandas, CSV dosyalar\u0131n\u0131 sanki bir veritaban\u0131 tablosuymu\u015f gibi okuyup \u00fczerinde SQL benzeri <code>GROUP BY<\/code>, <code>JOIN<\/code>, <code>WHERE<\/code> gibi i\u015flemleri yapmam\u0131z\u0131 sa\u011flar. B\u00f6ylece, devasa CSV dosyalar\u0131ndaki &#8220;Kategoriye g\u00f6re toplam sat\u0131\u015f&#8221;, &#8220;M\u00fc\u015fteri baz\u0131nda ortalama harcama&#8221; veya &#8220;\u00dcr\u00fcn baz\u0131nda maksimum stok miktar\u0131&#8221; gibi sorular\u0131n yan\u0131tlar\u0131n\u0131 kolayca bulabiliriz. Bu yakla\u015f\u0131m, hem esneklik sunar hem de h\u0131zl\u0131 ve etkili veri analizi i\u00e7in kap\u0131lar\u0131 aralar. Veritaban\u0131 kurma veya karma\u015f\u0131k SQL sorgular\u0131 yazma ihtiyac\u0131 olmadan, mevcut CSV dosyalar\u0131n\u0131zdan en y\u00fcksek de\u011feri \u00e7\u0131karman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h2>Python ve Pandas ile Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY Uygulamas\u0131 Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h2>\n<p>Python&#8217;\u0131n veri bilimi ekosistemi, \u00f6zellikle Pandas k\u00fct\u00fcphanesi sayesinde, CSV dosyalar\u0131 \u00fczerinde SQL benzeri i\u015flemler yapmak i\u00e7in en g\u00fc\u00e7l\u00fc ve esnek ara\u00e7lardan birini sunar. Pandas, b\u00fcy\u00fck veri setlerini kolayca i\u015fleyebilen, DataFrame ad\u0131 verilen tablo benzeri bir veri yap\u0131s\u0131 sa\u011flar. Bu b\u00f6l\u00fcmde, ad\u0131m ad\u0131m ger\u00e7ek bir senaryo \u00fczerinden Pandas kullanarak CSV dosyalar\u0131nda <code>GROUP BY<\/code> i\u015fleminin nas\u0131l yap\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 ke\u015ffedece\u011fiz. \u00d6ncelikle, \u00f6rnek bir CSV dosyas\u0131 olu\u015ftural\u0131m ve ard\u0131ndan bu dosya \u00fczerinde \u00e7e\u015fitli gruplama ve agregasyon i\u015flemleri ger\u00e7ekle\u015ftirelim.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 1: \u00d6rnek Bir CSV Dosyas\u0131 Olu\u015fturma<\/h3>\n<p>Analiz yapabilmek i\u00e7in \u00f6ncelikle bir veri setine ihtiyac\u0131m\u0131z var. A\u015fa\u011f\u0131daki gibi basit bir sat\u0131\u015f verisi i\u00e7eren <code>satis_verileri.csv<\/code> ad\u0131nda bir dosya olu\u015ftural\u0131m:<\/p>\n<pre><code>\nKategori,\u00dcr\u00fcn,\u015eehir,Miktar,Fiyat\nElektronik,Televizyon,Ankara,2,5000\nGiyim,T-shirt,\u0130stanbul,5,150\nElektronik,Telefon,\u0130zmir,3,8000\nGiyim,Pantolon,Ankara,2,400\nGiyim,\u015eapka,\u0130stanbul,10,50\nElektronik,Tablet,Ankara,1,3000\nEv Aletleri,Buzdolab\u0131,\u0130zmir,1,7000\nEv Aletleri,F\u0131r\u0131n,\u0130stanbul,1,3500\nElektronik,Televizyon,\u0130stanbul,1,5200\nGiyim,T-shirt,Ankara,3,160\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu CSV dosyas\u0131nda \"Kategori\", \"\u00dcr\u00fcn\", \"\u015eehir\", \"Miktar\" ve \"Fiyat\" s\u00fctunlar\u0131 bulunmaktad\u0131r. \u015eimdi bu verileri Pandas ile okuyup gruplama i\u015flemlerine ge\u00e7ebiliriz.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 2: Pandas K\u00fct\u00fcphanesini Kullanarak Veriyi Y\u00fckleme<\/h3>\n<p>\u0130lk ad\u0131m, Pandas k\u00fct\u00fcphanesini i\u00e7e aktarmak ve CSV dosyam\u0131z\u0131 bir DataFrame'e y\u00fcklemektir. Bu, veri analizi i\u00e7in temel bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\nimport pandas as pd\n\n# CSV dosyas\u0131n\u0131 okuyarak bir DataFrame olu\u015fturma\ndf = pd.read_csv('satis_verileri.csv')\n\n# DataFrame'in ilk 5 sat\u0131r\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme\nprint(\"Y\u00fcklenen Veri \u00c7er\u00e7evesi:\")\nprint(df.head())\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nY\u00fcklenen Veri \u00c7er\u00e7evesi:\n     Kategori        \u00dcr\u00fcn      \u015eehir  Miktar  Fiyat\n0  Elektronik  Televizyon     Ankara       2   5000\n1       Giyim     T-shirt  \u0130stanbul       5    150\n2  Elektronik    Telefon      \u0130zmir       3   8000\n3       Giyim   Pantolon     Ankara       2    400\n4       Giyim      \u015eapka  \u0130stanbul      10     50\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi, CSV dosyam\u0131z ba\u015far\u0131yla y\u00fcklendi ve bir DataFrame nesnesine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcld\u00fc. Art\u0131k \u00fczerinde SQL benzeri sorgulamalar yapmaya haz\u0131r\u0131z.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 3: Basit Bir GROUP BY \u0130\u015flemi \u2013 Tek S\u00fctuna G\u00f6re Agregasyon<\/h3>\n<p>SQL'deki en temel <code>GROUP BY<\/code> i\u015flemi, tek bir s\u00fctunu kullanarak verileri grupland\u0131rmak ve ard\u0131ndan her grup i\u00e7in bir agregasyon (toplama, ortalama alma, sayma vb.) yapmakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, \"Her \u00fcr\u00fcn kategorisi i\u00e7in toplam sat\u0131\u015f miktar\u0131n\u0131 bulmak\" isteyebiliriz.<\/p>\n<pre><code>\n# Kategori baz\u0131nda toplam sat\u0131\u015f miktar\u0131n\u0131 bulma\ntoplam_miktar_kategoriye_gore = df.groupby('Kategori')['Miktar'].sum()\n\nprint(\"\\nKategoriye G\u00f6re Toplam Sat\u0131\u015f Miktar\u0131:\")\nprint(toplam_miktar_kategoriye_gore)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nKategoriye G\u00f6re Toplam Sat\u0131\u015f Miktar\u0131:\nKategori\nElektronik     7\nEv Aletleri    2\nGiyim         20\nName: Miktar, dtype: int64\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Bu kodda, <code>df.groupby('Kategori')<\/code> ifadesi, DataFrame'i 'Kategori' s\u00fctunundaki benzersiz de\u011ferlere g\u00f6re gruplar. Ard\u0131ndan, <code>['Miktar'].sum()<\/code> ifadesi, her bir kategori grubu i\u00e7indeki 'Miktar' s\u00fctununun toplam\u0131n\u0131 hesaplar. Sonu\u00e7, her kategori i\u00e7in toplam sat\u0131\u015f miktar\u0131n\u0131 g\u00f6steren yeni bir Pandas Series objesidir.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 4: Birden Fazla S\u00fctun \u00dczerinden Gruplama<\/h3>\n<p>Bazen verileri birden fazla kritere g\u00f6re gruplamak isteyebiliriz. \u00d6rne\u011fin, \"Her \u015fehirdeki her \u00fcr\u00fcn kategorisi i\u00e7in ortalama sat\u0131\u015f fiyat\u0131n\u0131\" bulmak istedi\u011fimizde birden fazla s\u00fctunu gruplama anahtar\u0131 olarak kullan\u0131r\u0131z.<\/p>\n<pre><code>\n# Kategori ve \u015eehir baz\u0131nda ortalama sat\u0131\u015f fiyat\u0131n\u0131 bulma\nortalama_fiyat_kategori_sehir_gore = df.groupby(['Kategori', '\u015eehir'])['Fiyat'].mean()\n\nprint(\"\\nKategori ve \u015eehire G\u00f6re Ortalama Sat\u0131\u015f Fiyat\u0131:\")\nprint(ortalama_fiyat_kategori_sehir_gore)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nKategori ve \u015eehire G\u00f6re Ortalama Sat\u0131\u015f Fiyat\u0131:\nKategori     \u015eehir\nElektronik   Ankara      4000.0\n             \u0130stanbul    5200.0\n             \u0130zmir       8000.0\nEv Aletleri  \u0130stanbul    3500.0\n             \u0130zmir       7000.0\nGiyim        Ankara       280.0\n             \u0130stanbul     100.0\nName: Fiyat, dtype: float64\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Burada, <code>df.groupby(['Kategori', '\u015eehir'])<\/code> kullanarak verileri hem kategoriye hem de \u015fehire g\u00f6re grupland\u0131rd\u0131k. Bu, her bir kategori-\u015fehir kombinasyonu i\u00e7in ayr\u0131 bir grup olu\u015fturur. Daha sonra bu gruplar\u0131n 'Fiyat' s\u00fctununun ortalamas\u0131n\u0131 ald\u0131k.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 5: Birden Fazla Agregasyon Fonksiyonu Kullanma<\/h3>\n<p>Tek bir <code>GROUP BY<\/code> i\u015flemiyle birden fazla agregasyon fonksiyonunu ayn\u0131 anda uygulamak da m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, \"Her \u00fcr\u00fcn kategorisi i\u00e7in hem toplam sat\u0131\u015f miktar\u0131n\u0131 hem de ortalama fiyat\u0131n\u0131\" g\u00f6rmek isteyebiliriz.<\/p>\n<pre><code>\n# Kategori baz\u0131nda toplam miktar ve ortalama fiyat\u0131 ayn\u0131 anda bulma\ncoklu_agregasyon_kategoriye_gore = df.groupby('Kategori').agg(\n    ToplamMiktar=('Miktar', 'sum'),\n    OrtalamaFiyat=('Fiyat', 'mean')\n)\n\nprint(\"\\nKategoriye G\u00f6re Toplam Miktar ve Ortalama Fiyat:\")\nprint(coklu_agregasyon_kategoriye_gore)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nKategoriye G\u00f6re Toplam Miktar ve Ortalama Fiyat:\n             ToplamMiktar  OrtalamaFiyat\nKategori                              \nElektronik              7         5300.0\nEv Aletleri             2         5250.0\nGiyim                  20          190.0\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p><code>.agg()<\/code> metodu, farkl\u0131 s\u00fctunlara farkl\u0131 agregasyon fonksiyonlar\u0131 uygulaman\u0131za olanak tan\u0131r. S\u00f6zl\u00fck (dictionary) format\u0131nda, yeni s\u00fctun isimlerini ve hangi orijinal s\u00fctunun hangi fonksiyonla toplanaca\u011f\u0131n\u0131 belirtebilirsiniz. Bu, olduk\u00e7a g\u00fc\u00e7l\u00fc ve okunabilir bir y\u00f6ntemdir ve analitik raporlar olu\u015ftururken zaman kazand\u0131r\u0131r.<\/p>\n<p>Bu ad\u0131mlar, Python ve Pandas'\u0131n CSV dosyalar\u0131 \u00fczerinde ne kadar esnek ve g\u00fc\u00e7l\u00fc <code>GROUP BY<\/code> i\u015flemleri sunabilece\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6stermektedir. Ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek hi\u00e7 bu kadar kolay olmam\u0131\u015ft\u0131.<\/p>\n<h3>Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryosu: E-ticaret Verilerini Analiz Etme<\/h3>\n<p>\u015eimdi bu bilgileri daha karma\u015f\u0131k bir senaryoda uygulayal\u0131m: B\u00fcy\u00fck bir e-ticaret \u015firketinin sat\u0131\u015f performans\u0131n\u0131 analiz etmek. \u015eirketin binlerce sipari\u015f kayd\u0131n\u0131 i\u00e7eren bir <code>siparisler.csv<\/code> dosyas\u0131 oldu\u011funu varsayal\u0131m. Bu dosya, temel olarak a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00fctunlar\u0131 i\u00e7ermektedir:<\/p>\n<ul>\n<li><code>SiparisID<\/code>: Sipari\u015fin benzersiz kimli\u011fi<\/li>\n<li><code>M\u00fc\u015fteriID<\/code>: M\u00fc\u015fterinin kimli\u011fi<\/li>\n<li><code>\u00dcr\u00fcnKategorisi<\/code>: Sat\u0131lan \u00fcr\u00fcn\u00fcn kategorisi (Elektronik, Giyim, Kitap vb.)<\/li>\n<li><code>Tutar<\/code>: Sipari\u015fin toplam tutar\u0131<\/li>\n<li><code>Tarih<\/code>: Sipari\u015fin verildi\u011fi tarih (YYYY-MM-DD format\u0131nda)<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00d6rnek <code>siparisler.csv<\/code> i\u00e7eri\u011fi:<\/p>\n<pre><code>\nSiparisID,M\u00fc\u015fteriID,\u00dcr\u00fcnKategorisi,Tutar,Tarih\n1001,C001,Elektronik,1500.00,2023-01-15\n1002,C002,Giyim,250.50,2023-01-18\n1003,C001,Kitap,50.00,2023-01-20\n1004,C003,Elektronik,2200.00,2023-02-01\n1005,C002,Giyim,180.75,2023-02-05\n1006,C004,Kitap,75.20,2023-02-10\n1007,C001,Elektronik,900.00,2023-03-01\n1008,C005,Giyim,320.00,2023-03-03\n1009,C003,Kitap,120.00,2023-03-07\n1010,C004,Elektronik,1100.00,2023-03-10\n1011,C001,Giyim,450.00,2023-03-12\n1012,C005,Kitap,80.00,2023-03-15\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Amac\u0131m\u0131z, bu veriler \u00fczerinde a\u015fa\u011f\u0131daki gibi kritik i\u015f sorular\u0131na yan\u0131t bulmakt\u0131r:<\/p>\n<ol>\n<li>En \u00e7ok satan \u00fcr\u00fcn kategorileri nelerdir? (Toplam tutara g\u00f6re)<\/li>\n<li>Ayl\u0131k sat\u0131\u015f trendleri nas\u0131l? (Her ay i\u00e7in toplam sat\u0131\u015f tutar\u0131)<\/li>\n<li>M\u00fc\u015fteri ba\u015f\u0131na ortalama harcama nedir?<\/li>\n<\/ol>\n<h4>Uygulama Ad\u0131mlar\u0131 ve Kod \u00d6rnekleri:<\/h4>\n<p>\u00d6ncelikle, Pandas'\u0131 i\u00e7e aktaral\u0131m ve CSV dosyas\u0131n\u0131 y\u00fckleyelim:<\/p>\n<pre><code>\nimport pandas as pd\n\ndf_siparis = pd.read_csv('siparisler.csv')\nprint(\"E-ticaret Veri \u00c7er\u00e7evesinin \u0130lk Be\u015f Sat\u0131r\u0131:\")\nprint(df_siparis.head())\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nE-ticaret Veri \u00c7er\u00e7evesinin \u0130lk Be\u015f Sat\u0131r\u0131:\n   SiparisID M\u00fc\u015fteriID \u00dcr\u00fcnKategorisi   Tutar       Tarih\n0       1001      C001     Elektronik  1500.0  2023-01-15\n1       1002      C002          Giyim   250.5  2023-01-18\n2       1003      C001          Kitap    50.0  2023-01-20\n3       1004      C003     Elektronik  2200.0  2023-02-01\n4       1005      C002          Giyim   180.7  2023-02-05\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<h5>1. En \u00c7ok Satan \u00dcr\u00fcn Kategorileri:<\/h5>\n<p>\u00dcr\u00fcn kategorisi baz\u0131nda toplam sat\u0131\u015f tutar\u0131n\u0131 hesaplayarak hangi kategorilerin daha pop\u00fcler oldu\u011funu bulabiliriz:<\/p>\n<pre><code>\n# \u00dcr\u00fcn Kategorisi baz\u0131nda toplam tutar\nkategori_satislari = df_siparis.groupby('\u00dcr\u00fcnKategorisi')['Tutar'].sum().sort_values(ascending=False)\n\nprint(\"\\n\u00dcr\u00fcn Kategorisine G\u00f6re Toplam Sat\u0131\u015f Tutar\u0131:\")\nprint(kategori_satislari)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\n\u00dcr\u00fcn Kategorisine G\u00f6re Toplam Sat\u0131\u015f Tutar\u0131:\n\u00dcr\u00fcnKategorisi\nElektronik    5700.00\nGiyim         851.25\nKitap         325.20\nName: Tutar, dtype: float64\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Bu \u00e7\u0131kt\u0131ya g\u00f6re, \"Elektronik\" kategorisi a\u00e7\u0131k ara en y\u00fcksek sat\u0131\u015f tutar\u0131na sahip. Bu bilgi, \u015firketlerin stok y\u00f6netimi, pazarlama stratejileri veya \u00fcr\u00fcn geli\u015ftirme kararlar\u0131 almas\u0131nda yol g\u00f6sterici olabilir.<\/p>\n<h5>2. Ayl\u0131k Sat\u0131\u015f Trendleri:<\/h5>\n<p>Ayl\u0131k sat\u0131\u015f trendlerini analiz etmek i\u00e7in, \u00f6ncelikle 'Tarih' s\u00fctununu Pandas'\u0131n tarih\/saat (datetime) format\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmemiz ve ard\u0131ndan ay bilgisini \u00e7\u0131karmam\u0131z gerekmektedir.<\/p>\n<pre><code>\n# 'Tarih' s\u00fctununu datetime objesine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme\ndf_siparis['Tarih'] = pd.to_datetime(df_siparis['Tarih'])\n\n# Ay bilgisini \u00e7\u0131karma\ndf_siparis['Ay'] = df_siparis['Tarih'].dt.month\n\n# Ay baz\u0131nda toplam sat\u0131\u015f tutar\u0131n\u0131 hesaplama\naylik_satislari = df_siparis.groupby('Ay')['Tutar'].sum().sort_index()\n\nprint(\"\\nAyl\u0131k Toplam Sat\u0131\u015f Tutarlar\u0131:\")\nprint(aylik_satislari)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nAyl\u0131k Toplam Sat\u0131\u015f Tutarlar\u0131:\nAy\n1    1800.50\n2    2456.95\n3    2970.00\nName: Tutar, dtype: float64\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Bu analiz, sat\u0131\u015flar\u0131n Ocak'tan Mart'a do\u011fru istikrarl\u0131 bir \u015fekilde artt\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor. Bu t\u00fcr bir trend analizi, \u015firketlerin gelecekteki talep tahminlerini yapmalar\u0131na veya belirli aylarda pazarlama kampanyalar\u0131n\u0131 yo\u011funla\u015ft\u0131rmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<h5>3. M\u00fc\u015fteri Ba\u015f\u0131na Ortalama Harcama:<\/h5>\n<p>M\u00fc\u015fteri segmentasyonu ve sadakat programlar\u0131 i\u00e7in m\u00fc\u015fteri ba\u015f\u0131na ortalama harcamay\u0131 bilmek \u00f6nemlidir.<\/p>\n<pre><code>\n# M\u00fc\u015fteriID baz\u0131nda ortalama harcamay\u0131 hesaplama\nmusteri_ortalama_harcama = df_siparis.groupby('M\u00fc\u015fteriID')['Tutar'].mean().sort_values(ascending=False)\n\nprint(\"\\nM\u00fc\u015fteri Ba\u015f\u0131na Ortalama Harcama:\")\nprint(musteri_ortalama_harcama)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nM\u00fc\u015fteri Ba\u015f\u0131na Ortalama Harcama:\nM\u00fc\u015fteriID\nC003    1160.000\nC004     587.600\nC001     716.666\nC005     200.000\nC002     215.625\nName: Tutar, dtype: float64\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Bu \u00e7\u0131kt\u0131, hangi m\u00fc\u015fterilerin daha y\u00fcksek ortalama harcamaya sahip oldu\u011funu g\u00f6sterir. \u00d6rne\u011fin, C003 m\u00fc\u015fterisi en y\u00fcksek ortalama harcamaya sahipken, C005 ve C002 nispeten daha d\u00fc\u015f\u00fck harcamaya sahiptir. Bu bilgi, m\u00fc\u015fteri ili\u015fkileri y\u00f6netimi ekiplerine de\u011ferli m\u00fc\u015fterilere y\u00f6nelik \u00f6zel teklifler sunma veya d\u00fc\u015f\u00fck harcama yapan m\u00fc\u015fterileri te\u015fvik etme konusunda yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<p>Bu ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryosu, Python ve Pandas ile CSV dosyalar\u0131 \u00fczerinde <code>GROUP BY<\/code> i\u015fleminin ne kadar etkili ve \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc kullan\u0131labilece\u011fini ortaya koymaktad\u0131r. \u015eirketler, bu t\u00fcr analizlerle i\u015f kararlar\u0131n\u0131 daha bilin\u00e7li bir \u015fekilde alabilir, performans\u0131 izleyebilir ve stratejilerini optimize edebilirler.<\/p>\n<h2>B\u00fcy\u00fck Csv Dosyalar\u0131yla \u00c7al\u0131\u015f\u0131rken Performans\u0131 Nas\u0131l Art\u0131rabilirsiniz?<\/h2>\n<p>K\u00fc\u00e7\u00fck veya orta boyutlu CSV dosyalar\u0131yla \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken Pandas'\u0131n performans\u0131 genellikle yeterli olsa da, milyonlarca veya milyarlarca sat\u0131r i\u00e7eren \u00e7ok b\u00fcy\u00fck CSV dosyalar\u0131nda performans sorunlar\u0131 ortaya \u00e7\u0131kabilir. Bu durum, \u00f6zellikle bellek t\u00fcketimi ve i\u015flem s\u00fcresi a\u00e7\u0131s\u0131ndan zorlay\u0131c\u0131 olabilir. Ancak, birka\u00e7 optimizasyon tekni\u011fi ve stratejisi ile bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Amac\u0131m\u0131z, hem bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrmek hem de gruplama i\u015flemlerini daha h\u0131zl\u0131 hale getirmektir.<\/p>\n<div class=\"uzman-ipucu\">\n  Uzman \u0130pucu: B\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in, Pandas'\u0131n <code>chunksize<\/code> parametresini kullanarak veriyi par\u00e7a par\u00e7a okuyun ve i\u015fleyin. Bu, bellek t\u00fcketimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r ve bilgisayar\u0131n\u0131z\u0131n RAM'inin dolmas\u0131n\u0131 engeller. Her bir par\u00e7ay\u0131 grupland\u0131r\u0131p sonu\u00e7lar\u0131 birle\u015ftirerek t\u00fcm veri setini i\u015flemeden benzer sonu\u00e7lar elde edebilirsiniz.\n<\/div>\n<h3>1. Veriyi Par\u00e7a Par\u00e7a Okuma (Chunking)<\/h3>\n<p>T\u00fcm CSV dosyas\u0131n\u0131 tek seferde belle\u011fe y\u00fcklemek yerine, <code>pd.read_csv()<\/code> fonksiyonunun <code>chunksize<\/code> parametresini kullanarak veriyi belirli boyutlarda par\u00e7alar halinde okuyabiliriz. Her bir par\u00e7ay\u0131 i\u015fledikten sonra, sonu\u00e7lar\u0131 birle\u015ftirerek genel agregasyonu elde ederiz. Bu yakla\u015f\u0131m, \u00f6zellikle d\u00fc\u015f\u00fck RAM'e sahip sistemlerde kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<pre><code>\nimport pandas as pd\n\nchunk_size = 100000  # Her seferinde 100 bin sat\u0131r oku\ntoplam_satislar = {} # Kategoriye g\u00f6re toplam sat\u0131\u015flar\u0131 saklayacak s\u00f6zl\u00fck\n\nfor chunk in pd.read_csv('cok_buyuk_satis_verileri.csv', chunksize=chunk_size):\n    # Her chunk i\u00e7in kategori baz\u0131nda sat\u0131\u015flar\u0131 hesapla\n    chunk_satislari = chunk.groupby('Kategori')['Tutar'].sum()\n    \n    # Hesaplanan sat\u0131\u015flar\u0131 ana toplama ekle\n    for kategori, tutar in chunk_satislari.items():\n        toplam_satislar[kategori] = toplam_satislar.get(kategori, 0) + tutar\n\n# Sonu\u00e7lar\u0131 DataFrame'e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\nnihai_sonuc = pd.Series(toplam_satislar).sort_values(ascending=False)\nprint(\"B\u00fcy\u00fck CSV i\u00e7in Kategori Baz\u0131nda Toplam Sat\u0131\u015flar (Chunking ile):\")\nprint(nihai_sonuc)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu y\u00f6ntem, belle\u011fi verimli kullan\u0131rken yine de do\u011fru sonu\u00e7lar elde etmenizi sa\u011flar.<\/p>\n<h3>2. Veri Tiplerini Optimize Etme (dtype Specification)<\/h3>\n<p>Pandas, CSV dosyas\u0131n\u0131 okurken s\u00fctunlar\u0131n veri tiplerini otomatik olarak tahmin etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak, bazen bu tahminler verimli olmayabilir. \u00d6rne\u011fin, sadece k\u00fc\u00e7\u00fck tam say\u0131lar i\u00e7eren bir s\u00fctunu <code>int64<\/code> yerine <code>int8<\/code> veya <code>int16<\/code> olarak belirlemek, bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltabilir. Kategorik veriler i\u00e7in <code>category<\/code> veri tipi de bellek tasarrufu sa\u011flar.<\/p>\n<pre><code>\n# dtype'lar\u0131 manuel olarak belirtme\ndtypes = {\n    'SiparisID': 'int32',\n    'M\u00fc\u015fteriID': 'category',\n    '\u00dcr\u00fcnKategorisi': 'category',\n    'Tutar': 'float32',\n    'Tarih': 'object' # Tarih i\u015flemleri i\u00e7in daha sonra d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrece\u011fiz\n}\n\ndf_opt = pd.read_csv('siparisler.csv', dtype=dtypes)\nprint(\"\\nOptimize Edilmi\u015f Veri \u00c7er\u00e7evesi Bellek Kullan\u0131m\u0131:\")\nprint(df_opt.info(memory_usage='deep'))\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><code>df.info(memory_usage='deep')<\/code> kullanarak veri \u00e7er\u00e7evesinin bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 inceleyebilirsiniz. Do\u011fru <code>dtype<\/code> se\u00e7imi, \u00f6zellikle string (object) s\u00fctunlar i\u00e7in olduk\u00e7a b\u00fcy\u00fck farklar yaratabilir.<\/p>\n<h3>3. Agregasyon Fonksiyonlar\u0131n\u0131 Verimli Kullanma<\/h3>\n<p>Pandas'\u0131n yerle\u015fik agregasyon fonksiyonlar\u0131 (<code>.sum()<\/code>, <code>.mean()<\/code>, <code>.count()<\/code> vb.) genellikle C tabanl\u0131 optimize edilmi\u015f algoritmalar kullan\u0131r ve \u00e7ok h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. M\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca bu yerle\u015fik fonksiyonlar\u0131 kullanmaya \u00f6zen g\u00f6sterin. Custom (\u00f6zel) fonksiyonlar veya <code>.apply()<\/code> metodu genellikle daha yava\u015ft\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc Python'da d\u00f6ng\u00fc \u015feklinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar.<\/p>\n<pre><code>\n# Tavsiye edilen: Yerle\u015fik agregasyon fonksiyonlar\u0131\nperformansli_agg = df_opt.groupby('\u00dcr\u00fcnKategorisi').agg(\n    ToplamTutar=('Tutar', 'sum'),\n    OrtalamaTutar=('Tutar', 'mean'),\n    SiparisSayisi=('SiparisID', 'count')\n)\nprint(\"\\nPerformansl\u0131 Agregasyon:\")\nprint(performansli_agg)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Yerle\u015fik fonksiyonlar, \u00f6zel olarak optimize edildikleri i\u00e7in b\u00fcy\u00fck veri setlerinde bile etkileyici bir performans sergilerler. Bu nedenle, \u00f6zel bir hesaplama gerektirmedik\u00e7e, her zaman standart agregasyon y\u00f6ntemlerini tercih etmek \u00f6nemlidir.<\/p>\n<h3>4. Paralel \u0130\u015fleme K\u00fct\u00fcphaneleri (Dask, Modin)<\/h3>\n<p>E\u011fer veri setiniz Pandas'\u0131n bellek s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 a\u015f\u0131yor veya tek \u00e7ekirdekte i\u015flenmesi \u00e7ok uzun s\u00fcr\u00fcyorsa, Dask veya Modin gibi k\u00fct\u00fcphaneleri d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. Bu k\u00fct\u00fcphaneler, Pandas API'sine benzer bir aray\u00fcz sunar ancak veriyi birden \u00e7ok \u00e7ekirdekte veya da\u011f\u0131t\u0131k sistemlerde paralel olarak i\u015fleyebilir.<\/p>\n<pre><code>\n# Dask ile b\u00fcy\u00fck CSV i\u015fleme \u00f6rne\u011fi (Kurulum gerektirir: pip install dask[dataframe])\n# import dask.dataframe as dd\n# dd_df = dd.read_csv('cok_buyuk_satis_verileri.csv', dtype=dtypes)\n# dask_result = dd_df.groupby('Kategori')['Tutar'].sum().compute()\n# print(\"\\nDask ile Kategori Baz\u0131nda Toplam Sat\u0131\u015flar:\")\n# print(dask_result)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Dask ve Modin gibi ara\u00e7lar, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri analizi i\u00e7in Pandas'\u0131n yeteneklerini geni\u015fletir, ancak kurulum ve kullan\u0131m biraz daha karma\u015f\u0131k olabilir.<\/p>\n<h3>Mobil Uyumlu HTML \u0130\u00e7in Basit Bir \u00d6rnek<\/h3>\n<p>Web \u00fczerinde yay\u0131nlanan bu t\u00fcr teknik makalelerin mobil cihazlarda da rahatl\u0131kla okunabilmesi \u00f6nemlidir. Yukar\u0131daki genel CSS blokuna ekledi\u011fim <code>@media<\/code> kural\u0131, \u00f6zellikle tablolara y\u00f6nelik basit bir mobil uyumluluk \u00f6rne\u011fidir. Ekran geni\u015fli\u011fi 768 pikselin alt\u0131na d\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcnde, tablolar\u0131n varsay\u0131lan blok d\u00fczenine ge\u00e7mesini ve her bir h\u00fccrenin (td) ba\u015fl\u0131k bilgisini (<code>data-label<\/code> attribute) g\u00f6stermesini sa\u011flar. Bu, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n k\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda bile tablo verilerini anlamas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\n<!-- HTML Head b\u00f6l\u00fcm\u00fcne eklenmeli -->\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n\n<!-- Yukar\u0131daki stil blo\u011funda zaten mevcut, \u00f6rnektir -->\n<style>\n  @media screen and (max-width: 768px) {\n    table, thead, tbody, th, td, tr { display: block; }\n    thead tr { position: absolute; top: -9999px; left: -9999px; } \/* Ba\u015fl\u0131klar\u0131 gizle *\/\n    tr { border: 1px solid #ccc; margin-bottom: 10px; }\n    td { border: none; border-bottom: 1px solid #eee; position: relative; padding-left: 40%; text-align: right; }\n    td:before { \n        position: absolute; top: 12px; left: 6px; width: 35%; \n        padding-right: 10px; white-space: nowrap; \n        content: attr(data-label); \/* data-label de\u011ferini ba\u015fl\u0131k olarak g\u00f6ster *\/\n        font-weight: bold; text-align: left; \n    }\n  }\n<\/style>\n\n<!-- \u00d6rnek bir mobil uyumlu tablo kullan\u0131m\u0131 -->\n<table>\n  <thead>\n    <tr><th>Kategori<\/th><th>Toplam Sat\u0131\u015f<\/th><\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr><td data-label=\"Kategori\">Elektronik<\/td><td data-label=\"Toplam Sat\u0131\u015f\">5700.00<\/td><\/tr>\n    <tr><td data-label=\"Kategori\">Giyim<\/td><td data-label=\"Toplam Sat\u0131\u015f\">851.25<\/td><\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu y\u00f6ntemle, b\u00fcy\u00fck CSV dosyalar\u0131n\u0131 i\u015flerken kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011finiz performans ve bellek sorunlar\u0131n\u0131n \u00fcstesinden gelebilir, ayn\u0131 zamanda i\u00e7eri\u011finizin \u00e7e\u015fitli cihazlarda sorunsuz g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenmesini sa\u011flayabilirsiniz. Verimlilik, b\u00fcy\u00fck veri analizi i\u00e7in temel bir unsurdur.<\/p>\n<h3>Karma\u015f\u0131k Gruplamalar ve Ko\u015fullu Agregasyonlar Nelerdir?<\/h3>\n<p>Pandas'\u0131n <code>groupby<\/code> yetenekleri, basit toplamlardan \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 sunar. Verilerinizi belirli ko\u015fullara g\u00f6re filtreleyebilir, daha karma\u015f\u0131k gruplama yap\u0131lar\u0131 olu\u015fturabilir veya kendi \u00f6zel agregasyon fonksiyonlar\u0131n\u0131z\u0131 tan\u0131mlayabilirsiniz. Bu b\u00f6l\u00fcmde, daha ileri d\u00fczey <code>GROUP BY<\/code> tekniklerini ve bunlar\u0131n pratik uygulamalar\u0131n\u0131 inceleyece\u011fiz.<\/p>\n<h4>1. Filtreleme ile Gruplama<\/h4>\n<p>Bazen sadece belirli ko\u015fullar\u0131 sa\u011flayan veriler \u00fczerinde gruplama yapmak isteyebiliriz. \u00d6rne\u011fin, \"Sadece tamamlanm\u0131\u015f sipari\u015flerin kategori baz\u0131nda toplam tutar\u0131n\u0131\" g\u00f6rmek isteyebiliriz. Bu, <code>groupby<\/code> i\u015fleminden \u00f6nce DataFrame'i filtreleyerek kolayca yap\u0131labilir.<\/p>\n<pre><code>\n# \u00d6rnek DataFrame'e 'Sipari\u015f Durumu' s\u00fctunu ekleyelim\ndf_siparis['Sipari\u015f Durumu'] = ['Tamamland\u0131', '\u0130ptal', 'Tamamland\u0131', 'Tamamland\u0131', '\u0130ptal', \n                                'Tamamland\u0131', 'Tamamland\u0131', 'Tamamland\u0131', 'Tamamland\u0131', 'Tamamland\u0131', \n                                'Tamamland\u0131', '\u0130ptal']\n\n# Sadece tamamlanm\u0131\u015f sipari\u015fleri filtrele ve kategoriye g\u00f6re grupla\ntamamlanan_siparis_kategori_satislari = df_siparis[df_siparis['Sipari\u015f Durumu'] == 'Tamamland\u0131'].groupby('\u00dcr\u00fcnKategorisi')['Tutar'].sum()\n\nprint(\"\\nTamamlanm\u0131\u015f Sipari\u015flerin Kategori Baz\u0131nda Toplam Tutar\u0131:\")\nprint(tamamlanan_siparis_kategori_satislari)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nTamamlanm\u0131\u015f Sipari\u015flerin Kategori Baz\u0131nda Toplam Tutar\u0131:\n\u00dcr\u00fcnKategorisi\nElektronik    5700.0\nGiyim          450.0\nKitap          195.2\nName: Tutar, dtype: float64\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Bu, veri alt k\u00fcmeleri \u00fczerinde odaklanman\u0131za ve daha spesifik analizler yapman\u0131za olanak tan\u0131r.<\/p>\n<h4>2. Pivot Tablolar (Pivot Tables) ile Geli\u015fmi\u015f Gruplama<\/h4>\n<p>Pandas'\u0131n <code>pivot_table<\/code> fonksiyonu, Excel'deki pivot tablolara benzer \u015fekilde, verileri birden fazla boyutta \u00f6zetlemek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. Bu, \u00f6zellikle \u00e7apraz tablolar olu\u015fturmak veya birden fazla gruplama anahtar\u0131n\u0131n etkile\u015fimini g\u00f6rmek istedi\u011finizde kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\n# Kategori ve M\u00fc\u015fteriID'ye g\u00f6re ortalama tutar\u0131 g\u00f6steren pivot tablo\npivot_table_example = pd.pivot_table(df_siparis, \n                                     values='Tutar', \n                                     index='\u00dcr\u00fcnKategorisi', \n                                     columns='M\u00fc\u015fteriID', \n                                     aggfunc='mean', \n                                     fill_value=0) # Eksik de\u011ferleri 0 ile doldur\n\nprint(\"\\nKategori ve M\u00fc\u015fteri Baz\u0131nda Ortalama Tutar (Pivot Tablo):\")\nprint(pivot_table_example)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nKategori ve M\u00fc\u015fteri Baz\u0131nda Ortalama Tutar (Pivot Tablo):\nM\u00fc\u015fteriID         C001   C002    C003     C004   C005\n\u00dcr\u00fcnKategorisi                                        \nElektronik      1200.0    0.0  2200.0  1100.00    0.0\nGiyim            450.0  180.7     0.0     0.0  320.0\nKitap             50.0    0.0   120.0    75.2   80.0\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Pivot tablolar, verilerin farkl\u0131 perspektiflerden incelenmesini sa\u011flayarak karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri ve kal\u0131plar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmada etkilidir.<\/p>\n<h4>3. \u00d6zel Agregasyon Fonksiyonlar\u0131<\/h4>\n<p>Pandas'\u0131n yerle\u015fik agregasyon fonksiyonlar\u0131 (<code>sum<\/code>, <code>mean<\/code>, <code>count<\/code> vb.) \u00e7o\u011fu zaman yeterli olsa da, bazen kendi \u00f6zel hesaplamalar\u0131n\u0131z\u0131 yapmak isteyebilirsiniz. <code>.agg()<\/code> metodu, hem yerle\u015fik fonksiyonlar\u0131 hem de kullan\u0131c\u0131 tan\u0131ml\u0131 (lambda veya normal) fonksiyonlar\u0131 bir arada kullanman\u0131za olanak tan\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\n# \u00d6zel bir agregasyon fonksiyonu tan\u0131mlama: Range (max - min)\ndef calculate_range(series):\n    return series.max() - series.min()\n\n# Kategori baz\u0131nda toplam tutar ve tutar aral\u0131\u011f\u0131n\u0131 hesaplama\ncustom_agg_example = df_siparis.groupby('\u00dcr\u00fcnKategorisi').agg(\n    ToplamTutar=('Tutar', 'sum'),\n    TutarAral\u0131\u011f\u0131=('Tutar', calculate_range) # \u00d6zel fonksiyon kullan\u0131m\u0131\n)\n\nprint(\"\\nKategori Baz\u0131nda Toplam Tutar ve Tutar Aral\u0131\u011f\u0131:\")\nprint(custom_agg_example)\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p><pre><code>\nKategori Baz\u0131nda Toplam Tutar ve Tutar Aral\u0131\u011f\u0131:\n                ToplamTutar  TutarAral\u0131\u011f\u0131\n\u00dcr\u00fcnKategorisi                           \nElektronik           5700.0        1300.0\nGiyim                 851.2         279.5\nKitap                 325.2          70.0\n<\/pre>\n<p><\/code>\n<\/p>\n<p>Bu, veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinizde standart olmayan metrikler hesaplaman\u0131z gerekti\u011finde size b\u00fcy\u00fck esneklik sa\u011flar. Karma\u015f\u0131k gruplamalar ve ko\u015fullu agregasyonlar, veri setlerinizden daha derinlemesine i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenizi ve i\u015f kararlar\u0131n\u0131z\u0131 daha sofistike bir \u015fekilde desteklemenizi sa\u011flar. Pandas, bu t\u00fcr ileri d\u00fczey analizler i\u00e7in kapsaml\u0131 ve kullan\u0131m\u0131 kolay bir \u00e7er\u00e7eve sunar.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: Csv Verilerinizden Daha Fazlas\u0131n\u0131 \u00c7\u0131kar\u0131n!<\/h2>\n<p>CSV dosyalar\u0131, veri depolama ve aktar\u0131m\u0131 i\u00e7in basit ama g\u00fc\u00e7l\u00fc bir format olmaya devam ediyor. Ancak ham CSV verileri, tek ba\u015f\u0131na her zaman i\u015f de\u011feri ta\u015f\u0131yan i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunmaz. Bu makale boyunca ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z gibi, SQL'deki <code>GROUP BY<\/code> mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla CSV dosyalar\u0131n\u0131za uygulayarak, veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131n\u0131 anlaml\u0131 \u00f6zetlere, trend analizlerine ve kritik i\u015f metriklerine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz. Ba\u015flang\u0131\u00e7 seviyesindeki basit gruplamalardan, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda e-ticaret verilerini analiz etmeye ve b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in performans optimizasyonlar\u0131na kadar geni\u015f bir yelpazede \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunduk. Ayr\u0131ca, mobil uyumlu HTML tekniklerine de\u011finerek i\u00e7eri\u011fin farkl\u0131 cihazlarda eri\u015filebilirli\u011fini art\u0131rmay\u0131 da ihmal etmedik.<\/p>\n<p>Pandas, bu s\u00fcre\u00e7te adeta bir \"CsvPath\" motoru g\u00f6revi g\u00f6rerek, d\u00fcz metin dosyalar\u0131n\u0131 veritaban\u0131 benzeri esneklikte sorgulaman\u0131za olanak tan\u0131r. Kategoriye g\u00f6re sat\u0131\u015flar, ayl\u0131k gelir trendleri veya m\u00fc\u015fteri ba\u015f\u0131na ortalama harcama gibi temel sorular\u0131n yan\u0131tlar\u0131n\u0131 bulmak, art\u0131k karma\u015f\u0131k veritaban\u0131 kurulumlar\u0131na veya geli\u015fmi\u015f SQL bilgisine ihtiya\u00e7 duymuyor. Unutmay\u0131n, verilerinizdeki potansiyeli ortaya \u00e7\u0131karmak, do\u011fru ara\u00e7lar\u0131 ve y\u00f6ntemleri kullanmakla ba\u015flar. Bu makaledeki teknikleri uygulayarak, CSV verilerinizden \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 elde edebilir ve veri odakl\u0131 karar alma s\u00fcre\u00e7lerinizi g\u00fc\u00e7lendirebilirsiniz. Veri analizi yolculu\u011funuzda ba\u015far\u0131lar dileriz!<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n<div class=\"faq-question\">Soru 1: \"CsvPath\" terimi ger\u00e7ekten bir ara\u00e7 veya k\u00fct\u00fcphane midir?<\/div>\n<div class=\"faq-answer\">Cevap: Hay\u0131r, \"CsvPath\" somut bir ara\u00e7 ya da k\u00fct\u00fcphane ad\u0131 de\u011fildir. Bu terim, CSV dosyalar\u0131na t\u0131pk\u0131 bir veritaban\u0131 yoluymu\u015f gibi SQL benzeri sorgulama yeteneklerini (\u00f6zellikle <code>GROUP BY<\/code> gibi) uygulama felsefesini ve yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 ifade eder. Pandas gibi k\u00fct\u00fcphaneler bu felsefenin prati\u011fe d\u00f6k\u00fclmesini sa\u011flar.<\/div>\n<div class=\"faq-question\">Soru 2: Pandas d\u0131\u015f\u0131nda CSV dosyalar\u0131nda GROUP BY yapmak i\u00e7in ba\u015fka hangi ara\u00e7lar\u0131 kullanabilirim?<\/div>\n<div class=\"faq-answer\">Cevap: Pandas en pop\u00fcler se\u00e7eneklerden biri olsa da, ba\u015fka alternatifler de mevcuttur. \u00d6rne\u011fin, <code>csvkit<\/code> komut sat\u0131r\u0131 ara\u00e7lar\u0131, <code>R<\/code> programlama dili (dplyr paketi ile), veya SQL sorgular\u0131 ile CSV dosyalar\u0131n\u0131 do\u011frudan sorgulaman\u0131za olanak tan\u0131yan <code>DuckDB<\/code> gibi \"SQL-on-CSV\" motorlar\u0131 kullan\u0131labilir.<\/div>\n<div class=\"faq-question\">Soru 3: \u00c7ok b\u00fcy\u00fck CSV dosyalar\u0131yla \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken en iyi yakla\u015f\u0131m nedir?<\/div>\n<div class=\"faq-answer\">Cevap: \u00c7ok b\u00fcy\u00fck CSV dosyalar\u0131 i\u00e7in Pandas'\u0131n <code>read_csv<\/code> fonksiyonundaki <code>chunksize<\/code> parametresiyle veriyi par\u00e7a par\u00e7a okumak ve i\u015flemek en iyi y\u00f6ntemdir. Ayr\u0131ca, veri tiplerini (<code>dtype<\/code>) optimize etmek ve Dask veya Modin gibi paralel i\u015flem k\u00fct\u00fcphanelerini kullanmak da performans\u0131 ve bellek verimlili\u011fini art\u0131rabilir.<\/div>\n<div class=\"faq-question\">Soru 4: GROUP BY yaparken eksik verilerle (NaN) nas\u0131l ba\u015fa \u00e7\u0131kar\u0131m?<\/div>\n<div class=\"faq-answer\">Cevap: Pandas, <code>GROUP BY<\/code> ve agregasyon i\u015flemlerinde eksik verileri (NaN) genellikle otomatik olarak yok sayar. Ancak, bu davran\u0131\u015f kontrol edilebilir. Eksik de\u011ferleri doldurmak i\u00e7in <code>.fillna()<\/code>, tamamen kald\u0131rmak i\u00e7in <code>.dropna()<\/code> veya belirli bir de\u011ferle de\u011fi\u015ftirmek i\u00e7in \u00f6zel fonksiyonlar kullanabilirsiniz. Agregasyon \u00f6ncesinde veya sonras\u0131nda eksik veri stratejinizi belirlemeniz \u00f6nemlidir.<\/div>\n<p><\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale,&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1505],"tags":[],"class_list":{"0":"post-35812","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-sql-2","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL&#039;deki GROUP BY mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL&#039;deki GROUP BY mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-12-04T01:31:07+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"20 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?\",\"datePublished\":\"2025-12-04T01:31:07+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\"},\"wordCount\":2913,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"SQL\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\",\"name\":\"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-12-04T01:31:07+00:00\",\"description\":\"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL'deki GROUP BY mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?","description":"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL'deki GROUP BY mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?","og_description":"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL'deki GROUP BY mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-12-04T01:31:07+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"20 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?","datePublished":"2025-12-04T01:31:07+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/"},"wordCount":2913,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["SQL"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/","name":"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-12-04T01:31:07+00:00","description":"CSV dosyalar\u0131ndaki ham verileri anlaml\u0131 \u00f6zetlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, i\u015f zekas\u0131 ve veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Bu makale, yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan CSV format\u0131ndaki verilere SQL'deki GROUP BY mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l uygulayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, b\u00f6ylece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131ndan de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmenize yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle Python ve Pandas k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerinden pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunaca\u011f\u0131z.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-csv-dosyalarinda-group-by-islemi-nasil-yapilir\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"SQL: Csv Dosyalar\u0131nda GROUP BY \u0130\u015flemi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35812","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35812"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35812\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35812"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35812"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35812"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}