PYB l2 python in data analytics (pandas)

Microsoft PowerPoint PYB L2 Python in Data Analytics pptx PYTHON IN DATA ANALYTICS LESSON 2 PANDAS Pandas là gì?  Thư viện pandas trong python là một thư viện mã nguồn mở, hỗ trợ đắc lực trong thao t.

PYTHON IN DATA ANALYTICS LESSON PANDAS Pandas gì?  Thư viện pandas python thư viện mã nguồn mở, hỗ trợ đắc lực thao tác liệu  Đây công cụ phân tích xử lý liệu mạnh mẽ ngơn ngữ lập trình python  Thư viện sử dụng rộng rãi nghiên cứu lẫn phát triển ứng dụng khoa học liệu  Pandas sử dụng cấu trúc liệu riêng Series Dataframe  Pandas cung cấp nhiều phương thức, toán tử xử lý làm việc cấu trúc liệu Dữ liệu kiểu series  Series xem cấu trúc liệu với hai mảng: lưu mục, lại lưu liệu  Được tạo cách sử dụng phương thức: pandas.Series( data=None, index=None, dtype=None, copy=False)  Trong đó:     data list, dictionary số index tập giá trị mục băm độ dài len(index) với len(data) dtype kiểu liệu đối số data copy có giá trị True/False, mặc định False Copy input data  Có thể khởi tạo Series từ List Array  Khi khơng gán mục cho đối tượng Serries pandas tự gán cho giá trị mặc định  Thực cộng hai đối tượng Series S1 S2, giá trị mục giống cộng cho Nếu mục không tồn hai Series, giá trị cho Series NaN  Truy xuất giá trị đơn nhiều giá trị Series qua số list số 10  So sánh chuỗi trả dataframe 20  Lấy giá trị cột trả dạng numpy array thư viện pandas python, sử dụng thuộc tính values 21 Thêm, sửa, xóa liệu dataframe  Thêm cột từ liệu  Thêm cột dựa vào liệu có 22  Khởi tạo cột có giá trị rỗng  Xóa cột dataframe 23  Xóa ghi (dòng) theo số 24 Phương thức dataframe  Sử dụng hàm describe() để lấy phương thức thống kê 25  Xem chi tiết theo cột 26 Thực hành (1) Cho file liệu: cars_dataset.csv       Câu 1: Đọc in liệu 10 dòng Câu 2: In loại xe có price lớn Câu 3: In tất dòng xe hãng Toyota Câu 4: Đếm in tổng số dòng xe hãng Câu 5: Tìm in dịng xe có giá (price) cao hãng xe Câu 6: Tìm in average-mileage trung bình hãng xe 27 Tạo dataframe  Tạo dataframe từ dict: peoples = {… } df = pd.DataFrame(peoples) print(df) 28  Tạo dataframe từ list: txts = [… ] labels = [……] df = pd.DataFrame() df['txt'] = txts df['label'] = labels print(df) 29  Sắp xếp dataframe 30  Nối data frame 31  Xáo trộn ghi 32 Lưu dataframe file csv  Các tham số hàm to_csv tương tự với hàm read_csv 33 Thực hành (2)  Câu 1: Cho dict sau: EuroCars = {'Company': [‘Land Rover', ‘BMW', ‘Audi', ‘Merc'], 'Price': [56845, 261963, 314722 , 431611]} AsiaCars= {'Company': [‘Huyndai', ‘Toyota', ‘Kia', ‘Vinfast'], 'Price': [36595, 43718, 26530 , 8900]} Hãy viết lệnh python dùng pandas file *.csv có kết sau: 34 ... pandas.Series( data= None, index=None, dtype=None, copy=False)  Trong đó:     data list, dictionary số index tập giá trị mục băm độ dài len(index) với len (data) dtype kiểu liệu đối số data copy... 1: Đọc in liệu 10 dịng Câu 2: In loại xe có price lớn Câu 3: In tất dòng xe hãng Toyota Câu 4: Đếm in tổng số dòng xe hãng Câu 5: Tìm in dịng xe có giá (price) cao hãng xe Câu 6: Tìm in average-mileage... trung bình hãng xe 27 Tạo dataframe  Tạo dataframe từ dict: peoples = {… } df = pd.DataFrame(peoples) print(df) 28  Tạo dataframe từ list: txts = [… ] labels = [……] df = pd.DataFrame() df['txt']