Phân tích dữ liệu với Python Pandas

Hướng dẫn phân tích dữ liệu dùng thư viện pandas của Python. Thư viện viết bằng C nên tốc độ tốt. Nổi tiếng cho phân tích dữ liệu. Pandas có 2 cấu trúc lưu trữ: Series và DataFrame.

1. Series

Series là mảng 1D với chỉ mục và giá trị tùy chỉnh. Tạo bằng pandas.Series(data, index). Chấp nhận số nguyên, danh sách, dictionary.

Ví dụ: Series cơ bản

import pandas as pd
data = [1, 2, 3]
series = pd.Series(data)
print(series)

0  1
1  2
2  3
dtype: int64

Ví dụ: chỉ mục tùy chỉnh

data = [1, 2, 3]
index = ['a', 'b', 'c']
series = pd.Series(data, index)
print(series)

a  1
b  2
c  3
dtype: int64

Ví dụ: dữ liệu là dictionary

data = {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99}
series = pd.Series(data)
print(series)

a  97
b  98
c  99
dtype: int64

Truy cập dữ liệu Series

data = {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99}
series = pd.Series(data)
print(series['a'], series['b'], series['c'])

97 98 99

2. DataFrame

DataFrame chứa hàng và cột. Tạo từ danh sách, dictionary, Series...

Ví dụ: từ danh sách

import pandas as pd
names = ['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma']
ages = [25, 32, 21]
data_frame = pd.DataFrame({'Name': names, 'Age': ages})
print(data_frame)

         Name  Age
0  Tutorialspoint   25
1         Mohit   32
2       Sharma   21

Ví dụ: từ Series

_1 = pd.Series([1, 2, 3])
_2 = pd.Series([1, 4, 9])
_3 = pd.Series([1, 8, 27])
data_frame = pd.DataFrame({"a": _1, "b": _2, "c": _3})
print(data_frame)

   a  b  c
0  1  1  1
1  2  4  8
2  3  9 27

Truy cập cột DataFrame

data_frame = pd.DataFrame({"a": _1, "b": _2, "c": _3})
print(data_frame['a'])

0  1
1  2
2  3
Name: a, dtype: int64

Kết luận

Thắc mắc hãy bình luận.