Excel ve Google Sheets hepimizin eli ayağı olmuş durumda. En temel işlerden en komplike işlere kadar illa bir yerlerde günlük rutinimize dahil oluyorlar. Özellikle SEO analistleri için ileri seviye formülleri öğrenip işlerini daha hızlı yapabilme ekstra bir beceri. Ancak veri büyüdükçe yazılan en mantıklı formül bile anlamını beklerken yitirebiliyor. Excel patlayabiliyor, Sheets yanıt vermeyebiliyor, dönüş alsak da o kadar geç dönüyor ki saatlerimiz formül yazıp beklemekle geçebiliyor. Çeşitli dualar, yalvarış ve totemler ile ekran karşısında iş yapmaya çalıştığınız illa ki olmuştur. Özetle fazla veriye sahip büyük websiteleri ile çalışmak kimi zaman kaosa dönüşebiliyor. Python işte burada devreye giriyor ve son dönemlerde özellikle SEO dünyasında da popülaritesi oldukça artmaya başlayan bir dil. Temel seviyede öğrenme ve kullanım kolaylığı, çok büyük verilerde dahi hızlıca proses edip dönüş yapması gibi artıları var. Bu yazıda amacım en temel ve basit kodlar ile Python'ın Excel'i Pandas kütüphanesini kullanarak Excel'de yaptığımız işleri nasıl hızlıca yapabildiğimizi göstermek. Hatta aklımıza gelmeyenleri, gelse de oldukça vakit alacak işleri bir kaç satır kod ile hızlıca çözümleyip ön görü elde etmeye çalışacağım. Gözünüz korkmasın, kodlama ve dil öğrenmek bambaşka bir dünya, bambaşka bir uğraş ancak günlük rutin işlerinizi hızlıca yapabilecek kadar kod biliyor olmanız, işinizi görecek kadarını almanız dahi size oldukça vakit kazandıracaktır. Siz çok sever, modellemeler yaparak Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmeye kadar devam edebilirsiniz tabi ki Python'ı ileri seviye öğrendiğinizde SEO'da neler yapabileceğinizi görmek istiyorsanız Hamlet Batista'nın yazıları veya JR Oakes'un yazıları ufkunuzu fazlasıyla açacaktır. Şimdi başlayalım: Python'ı bilgisayarınıza nasıl indireceğiniz ve kullanacağınız konusu ile ilgili internette oldukça fazla bilgi var. Biz doğrudan kodlara geçelim. Kütüphanelerin Yüklenmesi Bu yazıda yalnızca dataframe'ler için Pandas 'ı, grafikler için Mathplotlib' i kullanacağız ancak Python'da bir çok kütüphane mevcut. Burada örnek olması açısından diğer kütüphaneleri de ekliyorum, veri analizlerinde ilerlemek isterseniz bu kütüphaneler de oldukça işinize yarayacak. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt import warnings import seaborn as sns import scipy. stats as stats warnings. filterwarnings Temel Kodlar ile Tarama Dosyasının Analizi Şimdi örneğin Screaming Frog'da yaptığımız taramanın dosyasını buraya alalım: df1 = pd. read_excel('crawl. xlsx', skiprows=1) df1. head