ML-For-Beginners/translations/tr/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Kabak Fiyatlandırması\n",
    "\n",
    "Gerekli kütüphaneleri ve veri setini yükleyin. Verileri aşağıdaki alt küme verilerini içeren bir dataframe'e dönüştürün:\n",
    "\n",
    "- Sadece kile başına fiyatlandırılmış kabakları alın\n",
    "- Tarihi bir aya dönüştürün\n",
    "- Fiyatı, yüksek ve düşük fiyatların ortalaması olarak hesaplayın\n",
    "- Fiyatı, kile miktarına göre fiyatlandırmayı yansıtacak şekilde dönüştürün\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "\n",
    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
    "\n",
    "pumpkins.head()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
    "\n",
    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
    "\n",
    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
    "\n",
    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
    "\n",
    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
    "    {'Month': month, \n",
    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
    "     'Price': price})\n",
    "\n",
    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
    "\n",
    "new_pumpkins.head()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Temel bir saçılım grafiği, elimizde yalnızca Ağustos'tan Aralık'a kadar olan ay verilerinin bulunduğunu hatırlatır. Muhtemelen doğrusal bir şekilde sonuçlar çıkarabilmek için daha fazla veriye ihtiyacımız var.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "\n",
    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**Feragatname**:  \nBu belge, [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlama veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "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": "3.8.3-final"
  },
  "orig_nbformat": 2,
  "coopTranslator": {
   "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
   "translation_date": "2025-09-06T13:09:14+00:00",
   "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
   "language_code": "tr"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}