# Veri Önişleme

# Kütüphaneleri içe aktarma
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Veri kümesini içe aktarma
dataset = pd.read_csv('Kahramanmaras.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 3].values

# Eksik verilerin giderilmesi
from sklearn.preprocessing import Imputer

imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])

# Kategorik verileri kodlama
# Bağımsız Değişkeni Kodlama
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0])

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()

# Bağımlı Değişkeni Kodlama
labelencoder_y = LabelEncoder()
y = labelencoder_y.fit_transform(y)