application_vnd.jupyter.stderr_output_2.png text_plain_output_1.png
import matplotlib.pyplot as plt #plt ifadesini önceden tanımlamamıştık. Burada onu tanımlıyoruz.

import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

import pandas as pd #Padndas'ı pd olarak import edeceğimizi tanımlıyoruz.

import seaborn as sns  # sns'yi de görselleştirme (visualization tool) için kullanıyoruz.

data = pd.read_csv('../input/creditcardfraud/creditcard.csv')

data.corr()

import matplotlib.pyplot as plt #plt ifadesini önceden tanımlamamıştık. Burada onu tanımlıyoruz. 
import seaborn as sns  # sns'yi de görselleştirme (visualization tool) için kullanıyoruz.
#korelasyonu görsel olarak görüntülemek için aşağıdaki işlemi yapıyoruz.
f,ax = plt.subplots(figsize=(32, 32)) #Parantez içindeki değerler bizlere çizim alanının boyutunu gösteriyor.
sns.heatmap(data.corr(), annot=True, linewidths=.7, fmt= '.1f',ax=ax) #sns kodunu görselleştirme için kullanıyoruz.
plt.show() # En altta formülün çıkmasını engelliyor.

data.columns

dictionary = {'elma': 'apple', 'üzüm': 'grape'}
dictionary['elma'] = 'apple1'
dictionary['kavun'] = 'melon'
del dictionary['elma']
dictionary.clear()
del dictionary

import pandas as pd
data = pd.read_csv('../input/creditcardfraud/creditcard.csv')
series = data['V7']
data_frame = data[['V7']]

i = 0
while i != 10:
    i += 2

lis = [2, 4, 6, 8, 10]
for i in lis:
    print('i değeri: ', i)
print('')
for index, value in enumerate(lis):
    print(index, ' : ', value)
print('')
dictionary = {'elma': 'apple', 'kavun': 'melon'}
for key, value in dictionary.items():
    print(key, ' : ', value)
dictionary = {'elma': 'apple', 'kavun': 'melon'}
for key, value in dictionary.items():
    print(value, ' : ', key)
for index, value in data[['V7']][0:1].iterrows():
    print(index, ' : ', value)