Pandas trong Python là gì? Giới thiệu chi tiết về Pandas cho người

Tháng Một 10, 2024

Pandas trong Python là gì?

Pandas là một thư viện Python toàn diện; một nguồn lực để thực hiện phân tích và thao tác dữ liệu; bất kỳ loại xử lý, phân tích, lọc và tổng hợp dữ liệu nào. Thư viện này được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình Python và có thể được sử dụng cho bất kỳ quy trình thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu nào.

Trong nghiên cứu khoa học dữ liệu, Pandas là một trong những công cụ quan trọng trong việc hỗ trợ, xử lý và phân tích dữ liệu với mã nguồn mở nhanh, mạnh, linh hoạt và dễ sử dụng,

>>> Xem thêm khóa học lập trình Python

Sử dụng Pandas để làm gì?

Về cơ bản Pandas có thể được coi là ngôi nhà dữ liệu của bạn. Thông qua thư viện này, bạn có thể làm quen với các dữ liệu của mình bằng cách sắp xếp, phân tích và biến đổi chúng.

Ví dụ: Bạn muốn khám phá tập dữ liệu được lưu trữ trong CSV trên máy tính của mình. Pandas sẽ trích xuất dữ liệu từ CSV đó vào DataFrame, một bảng tập hợp dữ liệu cho phép bạn làm những việc như:

– Tính toán số liệu thống kê, trả lời các câu hỏi về dữ liệu như giá trị trung bình, tối đa, tối thiểu của mỗi cột. Cột A có tương quan với cột B không? Sự phân bố dữ liệu trong cột C trông như thế nào?…

– Làm sạch dữ liệu bằng cách thực hiện những việc như xóa các giá trị bị thiếu và lọc các hàng và cột theo một số tiêu chí.

– Trực quan hóa dữ liệu với sự trợ giúp từ Matplotlib, biểu đồ thanh, đường kẻ, biểu đồ,….

Xem ngay bài hay nhất:  Subdomain Là Gì? Cách Tạo Và Sử Dụng Subdomain - HostingViet.vn

– Lưu trữ các dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi chúng thành CSV, tệp hoặc các cơ sở dữ liệu.

Trước khi bắt đầu mô hình hóa các hình ảnh trực quan phức tạp, bạn cần hiểu rõ về bản chất của tập dữ liệu và Pandas là con đường tốt nhất để thực hiện điều đó.

Sự gia tăng trong độ phổ biến của Pandas Python

Sự gia tăng trong độ phổ biến của Pandas Python

Cách cài đặt Pandas

Pandas là một thư viện Python dễ cài đặt. Mở terminal program (với người sử dụng Mac) hoặc mở các dòng lệnh (với người dùng PC) và cài đặt nó bằng một trong các lệnh sau:

conda install pandas

Hoặc

pip install pandas

>>> Xem thêm: Hướng dẫn cách viết Comment trong Python

Các thành phần cốt lõi của Pandas Series và DataFrames

Hai thành phần chính của Pandas là Seriesvà DataFrame.

Một Series về cơ bản là một cột và một DataFramelà một bảng đa chiều được tạo thành từ một tập hợp các Chuỗi (Series).

Các thành phần chính của Pandas

Các thành phần chính của Pandas

Cách tạo DataFrames trong Pandas Python từ đầu

Tạo DataFrames ngay bằng Python là điều cần biết và khá hữu ích khi thử nghiệm các phương pháp và chức năng mới trong docs của Pandas.

Có rất nhiều các để tạo mới một DataFrame, một trong những lựa chọn tuyệt vời là sử dụng dict.

Ví dụ: Chúng ta có một quầy bán táo và cam, giờ ta cần có một cột cho mỗi loại trái cây và một hàng cho mỗi lần mua hàng của khách hàng. Theo mục đích đó, ta sẽ có lệnh như sau:

data = {

‘apples’: [3, 2, 0, 1],

‘oranges’: [0, 3, 7, 2]

}

Sau đó chuyển lệnh này đến phương thức khởi tạo DataFrame như sau:

purchases = pd.DataFrame(data)

purchases

Kết quả

apples

oranges

0

3

0

1

2

3

2

0

7

3

1

2

Mỗi cặp khóa: giá trị (key:value) trong data tương ứng với một cột trong kết quả được xuất ra từ DataFrame. Các chỉ số của Data Frame này được cung cấp cho chúng ta thông qua các số từ 0-3, tuy vậy, chúng ta cũng có thể tạo riêng các chỉ số khi khởi tạo Data Frame.

Xem ngay bài hay nhất:  Hàng Auth Là Gì? Các Khái Niệm Liên Quan Đến ... - May Hợp Phát

Ví dụ, chúng ta có thể lấy tên khách hàng làm chỉ mục như sau:

purchases = pd.DataFrame(data, index=[‘June’, ‘Robert’, ‘Lily’, ‘David’])

purchases

Kết quả:

Apple

Oranges

June

3

0

Robert

2

3

Lily

0

7

David

1

2

Giờ đây, chúng ta có thể xác định đơn hàng của khách thông qua việc sử dụng tên của họ:

purchases.loc[‘June’]

Kết quả:

apples 3

oranges 0

Name: June, dtype: int64

Đọc dữ liệu từ CSVs trong Pandas

Với các file CSV bạn sẽ cần một dòng dòng đơn để tải dữ liệu:

df = pd.read_csv(‘purchases.csv’)

df

Kết quả:

Unnamed:0

Apples

Oranges

0

June

3

0

1

Robert

2

3

2

Lily

0

7

3

David

1

2

CSVs không có các chỉ số như Dataframes nên tất cả những gì bạn cần là chỉ định index_cox khi đọc:

df = pd . read_csv ( ‘ Purchase.csv ‘ , index_col = 0 )

df

Kết quả:

Apples

Oranges

June

3

0

Robert

2

3

Lily

0

7

David

1

2

Ở đây chỉ mục được đặt là cột không. Bạn sẽ thấy rằng hầu hết các CSV không bao giờ có cột chỉ mục và do đó, bạn sẽ không cần lo lắng quá nhiều về bước này.

Đọc dữ liệu từ JSON trong Pandas

Nếu bạn có tệp JSON – tệp chứa dict của Python, Pandas có thể dễ dàng đọc tệp này thông qua lệnh:

df = pd.read_json(‘purchases.json’)

df

Apples

Oranges

David

1

2

June

3

0

Lily

0

7

Robert

2

3

Pandas sẽ cố gắng tìm ra cách tạo DataFrame bằng cách phân tích cấu trúc JSON của bạn, đôi khi nó sẽ không làm đúng. Do vậy bạn sẽ phải đật orient đối số từ khóa phụ thuộc vào cấu trúc.

Đọc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu SQL

Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu SQL, điều đầu tiên bạn cần làm là thiết lập kết nối bằng thư viện Python thích hợp, sau đó chuyển truy vấn qua pandas. Dưới đây, chúng tôi sẽ sử dụng SQLite để chứng minh.

Trước tiên, bạn cần cài đặt PySqlite3, vì vậy hãy chạy lệnh này trong thiết bị đầu cuối.

pip install pysqlite3

Hoặc chạy dòng lệnh này trong notebook:

!pip install pysqlite3

sqlite3 được sử dụng để tạo kết nối tới cơ sở dữ liệu mà sau đó chúng ta có thể sử dụng để tạo ra một Data Frame qua lệnh truy vấn Select. Do vậy điều trước tiên chúng ra làm là tạo kết nối với tệp cơ sở dữ liệu SQL

Xem ngay bài hay nhất:  Tiki là gì? Những điều có thể bạn chưa biết về Tiki - Sapo

import sqlite3

con = sqlite3.connect(“database.db”)

Nhận thông tin về dữ liệu của bạn trong Pandas

.infor() là một trong những lệnh đầu tiên bạn phải chạy sau khi tải dữ liệu của mình, ví dụ:

movies_df.info()

Nhận thông tin về dữ liệu của bạn trong Pandas

Kết quả sau khi nhập lệnh .infor()

Lệnh.info() cung cấp các chi tiết cần thiết về tệp dữ liệu của bạn, chẳng hạn như số hàng, cột, số lượng giá trị rỗng, loại dữ liệu trong mỗi cột và dung lượng bộ nhớ mà DataFrame mà bạn đang sử dụng.

Việc xem nhanh kiểu dữ liệu thực sự khá hữu ích, hãy tưởng tượng bạn vừa nhập một số JSON và các số nguyên được ghi lại dưới dạng chuỗi (strings). Bạn thực hiện một số số học và một lỗi “không hỗ trợ toán hạng” xuất hiện vì bạn không thể làm toán với chuỗi. Gọi lệnh .Infor() sẽ nhanh chóng chỉ ra các cột mà bạn cho là số nguyên thực ra là các đối tượng chuỗi.

Cắt, chọn, giải nén Data Frame

Bằng cách sử dụng giá trị Null trong cột fillna(), bạn có thể trích xuất cột đơn giản bằng cách sử dụng dấu ngoặc đơn. Dưới đây là các phương pháp cắt, chọn và trích xuất mà bạn sẽ cần sử dụng trong Pandas Python.

Một điều quan trọng mà bạn cần ghi nhớ là, mặc dù có nhiều phương thức giống nhau, DataFrames và Series có các thuộc tính khác nhau, vì vậy bạn cần biết chắc loại mình đang sử dụng, nếu không bạn sẽ không nhận diện được các lỗi thuộc tính.

Kết luận: Khám phá, biến đổi, sắp xếp và trực quan hóa dữ liệu trong Pandas Python là kỹ năng thiết yếu trong khoa học dữ liệu. 80% công việc của bạn tư cách là là nhà khoa học dữ liệu là làm rõ các dữ liệu, do vậy, tận dụng Pandas là một trong những điều cần thiết bạn phải làm.

Nguồn tham khảo: learndatasci, coursereport