@ -157,7 +157,7 @@ Kurmanız gereken ilk şey [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/). Bu,
Şimdi veriyi daha derinlemesine inceleyebilirsiniz ve her mutfak için tipik malzemelerin neler olduğunu öğrenebilirsiniz. Mutfaklar arasında karışıklık yaratan tekrar eden veriyi temizlemelisiniz, dolayısıyla şimdi bu problemle ilgili bilgi edinelim.
Şimdi veriyi daha derinlemesine inceleyebilirsiniz ve her mutfak için tipik malzemelerin neler olduğunu öğrenebilirsiniz. Mutfaklar arasında karışıklık yaratan tekrar eden veriyi temizlemelisiniz, dolayısıyla şimdi bu problemle ilgili bilgi edinelim.
1. Python'da, malzeme veri iskeleti yaratmak için `create_ingredient()` diye bir fonksiyon oluşturun. Bu fonksiyon, yardımcı olmayan bir sütunu temizleyerek ve sayılarına göre malzemeleri sıralayarak başlar:
1. Python'da, malzeme veri iskeleti yaratmak için `create_ingredient_df()` diye bir fonksiyon oluşturun. Bu fonksiyon, yardımcı olmayan bir sütunu temizleyerek ve sayılarına göre malzemeleri sıralayarak başlar:
```python
```python
def create_ingredient_df(df):
def create_ingredient_df(df):
@ -170,7 +170,7 @@ Kurmanız gereken ilk şey [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/). Bu,
Şimdi bu fonksiyonu, her mutfağın en yaygın ilk on malzemesi hakkında hakkında fikir edinmek için kullanabilirsiniz.
Şimdi bu fonksiyonu, her mutfağın en yaygın ilk on malzemesi hakkında hakkında fikir edinmek için kullanabilirsiniz.
1. `create_ingredient()` fonksiyonunu çağırın ve `barh()` fonksiyonunu çağırarak çizdirin:
1. `create_ingredient_df()` fonksiyonunu çağırın ve `barh()` fonksiyonunu çağırarak çizdirin: