Gấu trúc có đọc được html không?

Thư viện pandas python là gì? . Hãy cùng Lập trình không khó đi tìm câu trả lời cho các câu hỏi trên trong bài viết hôm nay. Tôi tin rằng đây là một bài viết cực kỳ hữu ích. Nó chắc chắn sẽ trả lại cho bạn nhiều kiến ​​thức bổ sung và làm chủ theo cách sử dụng thư viện này

Toàn bộ source code direction của bài học các bạn có thể xem và tải về tại đây

Thư viện pandas là gì?

Thư viện pandas trong python là thư viện mã nguồn mở, hỗ trợ đắc lực trong thao tác dữ liệu. Đây cũng là bộ công cụ phân tích và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của ngôn ngữ lập trình python. Thư viện này được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu nghiên cứu phát triển các ứng dụng về khoa học dữ liệu. Thư viện này sử dụng cấu trúc dữ liệu riêng là Dataframe. Pandas cung cấp rất nhiều chức năng xử lý và xử lý trên cấu trúc dữ liệu này. Chính sự linh hoạt và hiệu quả đã khiến pandas được sử dụng rộng rãi

Tại sao thư viện pandas được sử dụng?

• DataFrame trả lại sự hoạt động và hiệu quả trong thao tác dữ liệu và thiết lập chỉ mục;
• Là một công cụ cho phép đọc/ghi dữ liệu giữa bộ nhớ và nhiều định dạng tệp. cơ sở dữ liệu csv, văn bản, excel, sql, hdf5;
• Liên kết dữ liệu thông minh, xử lý trường hợp dữ liệu bị thiếu. Tự động đưa dữ liệu lộn ngược về dạng có cấu trúc;
• Dễ dàng thay đổi cấu trúc dữ liệu cục bộ;
• Tích hợp cơ chế trượt, lập chỉ mục, lấy tệp con từ tệp dữ liệu lớn
• Có thể thêm, xóa các cột dữ liệu;
• Hợp nhất hoặc thay đổi dữ liệu với nhóm bằng cách cho phép bạn thực hiện các toán tử trên tệp dữ liệu;
• Hiệu quả cao trong quá trình hợp nhất và kết hợp các tập dữ liệu;
• Lập chỉ mục theo chiều dữ liệu giúp thao tác giữa dữ liệu chiều cao và chiều dữ liệu thấp;
• Tối ưu hóa hiệu năng;
• Pandas được sử dụng rộng rãi trong cả học thuật và thương mại. Bao gồm thống kê, thương mại, phân tích, quảng cáo,…

Cài đặt Pandas

Để cài đặt thư viện Pandas, bạn có thể làm theo một số cách khác nhau theo hướng dẫn tài liệu

1. Sử dụng pip.

   peoples_df[['name', 'age']].head(5)
   

   8
2. Use conda.

   peoples_df[['name', 'age']].head(5)
   

   9

Bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu học cách sử dụng thư viện pandas python. Nhưng trước khi bắt đầu, hãy nhập thư viện pandas nhé. Chúng ta sẽ sử dụng cả thư viện matplotlib nữa

Nếu bạn chưa biết về thư viện matplotlib, hãy đọc trước nhé

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

Đọc tệp csv sử dụng thư viện pandas

Bạn có thể dễ dàng đọc vào một tập tin. csv bằng cách sử dụng hàm

peoples_df[0:5]

0 và được trả về 1 khung dữ liệu. Mặc định, hàm này sẽ phân biệt các trường của tệp csv theo dấu phẩy. Cách đọc hết các đơn giản như sau

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

Bạn có thể ra bản ghi đầu tiên của khung dữ liệu sử dụng hàm

peoples_df[0:5]

1. Reverse of

peoples_df[0:5]

1 function is

peoples_df[0:5]

3 function

________số 8

The results in ra as after.

Nguyễn Văn Hiếu @nguyenvanhieu

Theo dõi

340 17 4

Đã đăng vào ngày 10 tháng 2 năm 2018 6. 15 SA 13 phút đọc

14. 3k

4

11

Hướng dẫn về Pandas Python

• Report
• Add to series of me

Bài đăng này đã không được cập nhật trong 3 năm

Thư viện pandas python là gì? . Hãy cùng Lập trình không khó đi tìm câu trả lời cho các câu hỏi trên trong bài viết hôm nay. Tôi tin rằng đây là một bài viết cực kỳ hữu ích. Nó chắc chắn sẽ trả lại cho bạn nhiều kiến ​​thức bổ sung và làm chủ theo cách sử dụng thư viện này

Toàn bộ source code direction của bài học các bạn có thể xem và tải về tại đây

Thư viện pandas là gì?

Thư viện pandas trong python là thư viện mã nguồn mở, hỗ trợ đắc lực trong thao tác dữ liệu. Đây cũng là bộ công cụ phân tích và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của ngôn ngữ lập trình python. Thư viện này được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu nghiên cứu phát triển các ứng dụng về khoa học dữ liệu. Thư viện này sử dụng cấu trúc dữ liệu riêng là Dataframe. Pandas cung cấp rất nhiều chức năng xử lý và xử lý trên cấu trúc dữ liệu này. Chính sự linh hoạt và hiệu quả đã khiến pandas được sử dụng rộng rãi

Tại sao thư viện pandas được sử dụng?

• DataFrame trả lại sự hoạt động và hiệu quả trong thao tác dữ liệu và thiết lập chỉ mục;
• Là một công cụ cho phép đọc/ghi dữ liệu giữa bộ nhớ và nhiều định dạng tệp. cơ sở dữ liệu csv, văn bản, excel, sql, hdf5;
• Liên kết dữ liệu thông minh, xử lý trường hợp dữ liệu bị thiếu. Tự động đưa dữ liệu lộn ngược về dạng có cấu trúc;
• Dễ dàng thay đổi cấu trúc dữ liệu cục bộ;
• Tích hợp cơ chế trượt, lập chỉ mục, lấy tệp con từ tệp dữ liệu lớn
• Có thể thêm, xóa các cột dữ liệu;
• Hợp nhất hoặc thay đổi dữ liệu với nhóm bằng cách cho phép bạn thực hiện các toán tử trên tệp dữ liệu;
• Hiệu quả cao trong quá trình hợp nhất và kết hợp các tập dữ liệu;
• Lập chỉ mục theo chiều dữ liệu giúp thao tác giữa dữ liệu chiều cao và chiều dữ liệu thấp;
• Tối ưu hóa hiệu năng;
• Pandas được sử dụng rộng rãi trong cả học thuật và thương mại. Bao gồm thống kê, thương mại, phân tích, quảng cáo,…

Cài đặt Pandas

Để cài đặt thư viện Pandas, bạn có thể làm theo một số cách khác nhau theo hướng dẫn tài liệu

1. Sử dụng pip.

   peoples_df[['name', 'age']].head(5)
   

   8
2. Use conda.

   peoples_df[['name', 'age']].head(5)
   

   9

Bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu học cách sử dụng thư viện pandas python. Nhưng trước khi bắt đầu, hãy nhập thư viện pandas nhé. Chúng ta sẽ sử dụng cả thư viện matplotlib nữa

Nếu bạn chưa biết về thư viện matplotlib, hãy đọc trước nhé

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

Đọc tệp csv sử dụng thư viện pandas

Bạn có thể dễ dàng đọc vào một tập tin. csv bằng cách sử dụng hàm

peoples_df[0:5]

0 và được trả về 1 khung dữ liệu. Mặc định, hàm này sẽ phân biệt các trường của tệp csv theo dấu phẩy. Cách đọc hết các đơn giản như sau

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

Bạn có thể ra bản ghi đầu tiên của khung dữ liệu sử dụng hàm

peoples_df[0:5]

1. Reverse of

peoples_df[0:5]

1 function is

peoples_df[0:5]

3 function

________số 8

The results in ra as after.

Tuy nhiên, bạn cũng sẽ phải lưu ý một vài tham số của hàm

peoples_df[0:5]

0 như

• mã hóa. chỉ định mã hóa của tập tin đọc vào. Default is utf-8
• tháng chín. thay đổi dấu ngăn cách giữa các cột. Default is comcom (‘,’)
• tiêu đề. read only file to have header(title of the column) or not. Default is infer
• chỉ mục_col. only number column are only column(numerical number). Default is None
• n_rows. only the write number will read to. Mặc định là Không có – đọc toàn bộ

Ví dụ

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

9

Khi tôi chỉ định không có tiêu đề, dòng tiêu đề của chúng tôi đã biến thành 1 bản ghi dữ liệu.

Bạn đọc có thể xem mô tả đầy đủ từng tham số của hàm

peoples_df[0:5]

0 của thư viện pandas python tại đây

Thao tác với dataframe trong pandas

See information of dataframe

Bạn có thể xem thông tin của khung dữ liệu vừa đọc bằng cách sử dụng hàm

peoples_df[0:5]

6 hoặc xem kích thước của khung dữ liệu này với thuộc tính

peoples_df[0:5]

7. Các cụ thể như sau

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

3

Và kết quả thu được là

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

4

Truy xuất dữ liệu trên dataframe

Get 1 column by name column

To only column you want to get, you only to transfer to the column name as after

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

5

Get by many column

Thay vì truyền vào 1 chuỗi thì hãy truyền vào 1 danh sách các cột tên. Mình thêm

peoples_df[0:5]

8 để chỉ ra 5 bản ghi đầu tiên cho rút ngắn, mặc định sẽ lấy hết

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

Get the write table by number

Để lấy hoặc nhiều bản ghi liên tiếp trong khung dữ liệu, sử dụng cơ chế trượt theo số lượng giống như trên danh sách trong python. Nhận 5 bản ghi đầu tiên

peoples_df[0:5]

Trong trường hợp này, kết quả giống như hàm head on. Mũi tên là khoảng 5 bản ghi đầu tiên

Bạn cũng có thể kết hợp lấy theo hàng và cột mong muốn

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

9

Nhận các bản ghi theo điều kiện

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

0

Một ví dụ khác. Lấy tất cả các bản ghi chứa thông tin của người có chức danh là giáo sư

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

1

Hoặc 1 ví dụ so sánh chuỗi như sau

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

2

Kết quả thu được là một khung dữ liệu có 1 cột chưa 2 giá trị Đúng hoặc Sai

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

3

Get the return value for numpy arrays

Để lấy giá trị của một cột trả về dưới dạng mảng numpy trong thư viện pandas python, bạn chỉ cần thêm

peoples_df[0:5]

9 vào sau, ví dụ

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

4

Output you get as after

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

5

If you quan tâm đến mảng numpy, hãy tìm đọc

Thêm, sửa, xóa trong dataframe

Add column from new data

To add column to a dataframe available. Trước tiên, bạn cần có 1 danh sách dữ liệu tương ứng với cột mà bạn muốn bổ sung. Tức là chiều dài của danh sách phải tương ứng với số bản ghi của khung dữ liệu mà bạn muốn thêm

Ở đây, tôi sẽ sử dụng thư viện ngẫu nhiên để sinh ngẫu nhiên một danh sách năm sinh và thêm vào khung dữ liệu như sau

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

6

Add column based on the data has been

Giả sử ở đây mình muốn thêm cột

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

90 có giá trị

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

91 nếu tuổi < 25 và

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

92 trong trường hợp còn lại

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

7

Khởi tạo cột mới có giá trị trống

Sử dụng cú pháp đơn giản như dưới đây, bạn sẽ có một trường mới và tất cả các giá trị là

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

93

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

8

Thêm bản ghi trong khung dữ liệu

Về vấn đề bổ sung bản ghi, chúng tôi thường ít khi sử dụng nên tôi sẽ không trình bày. Bạn đọc quan tâm có thể đọc thêm tại tài liệu này

Edit the value of the column

Để sửa giá trị của 1 cột, bạn làm tương tự như thêm cột mới. Nhưng khác với vị trí được thêm vào là tên cột bạn truyền vào đã có trong khung dữ liệu. Còn nữa là 1 tên trường mới hoàn toàn chưa có. Chẳng hạn, bạn muốn thay đổi trường

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

94, bạn chỉ cần làm như sau

peoples_df = pd.read_csv('./people.csv')

9

Delete the column in dataframe

You can't use a in the way after

peoples_df.head(5)

0

Delete the write by number

peoples_df.head(5)

1

Hiểu dữ liệu trong dataframe

Thư viện pandas python cung cấp cho bạn một số hàm giúp bạn hiểu về cấu trúc, phân bố của dữ liệu. Dưới đây là cách để bạn khám phá và hiểu dữ liệu của mình

Tôi đã bổ sung trường

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

95 vào tệp người. csv and readback process

peoples_df.head(5)

2

peoples_df.head(5)

3

Sử dụng hàm

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

96 cho bạn các bảng thống kê cơ bản về dữ liệu

peoples_df.head(5)

4

Xem cụ thể bảng kê cụ thể hơn trên từng cột như sau

peoples_df.head(5)

5

peoples_df.head(5)

6

Bạn cũng có thể vẽ đồ thị để xem phân bố giá trị của một trường trong khung dữ liệu như sau

peoples_df.head(5)

7

Tạo khung dữ liệu mới

Có một vài cách để tạo ra dataframe trong thư viện pandas python. Bạn có thể sử dụng cách mà bạn cho là dễ sử dụng, đôi khi cũng phải tùy chọn vào trường hợp mà nên chọn cách nào từng lần nữa

Tạo khung dữ liệu mới từ từ điển python

peoples_df.head(5)

8

You will have 1 dataframe as after

peoples_df.head(5)

9

Tạo khung dữ liệu mới từ danh sách python

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

90

Và khung dữ liệu mà bạn sẽ thu được là

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

91

Lưu ý. this list must have the same size

Một số thao tác khác trên khung dữ liệu

Sắp xếp khung dữ liệu

Với thư viện pandas python, bạn có thể sắp xếp dataframe tăng dần, hoặc giảm dần theo 1 hoặc nhiều cột chỉ định

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

92

Kết quả thu được như sau

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

93

Bạn có thể sắp xếp theo nhiều cột có mức độ ưu tiên giảm dần, bằng cách truyền vào danh sách cột tên. Ví dụ

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

97

Kết nối 2 khung dữ liệu

Bạn có thể kết nối 2 dataframe thành 1 dataframe mới bằng cách sử dụng hàm

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

98 của thư viện pandas

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

94

Kết quả

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

95

Xoá các bản ghi trong khung dữ liệu

Trong xử lý dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ cần đến công việc trộn dữ liệu. Rất có thể, pandas thư viện có thể giúp chúng tôi làm việc đó

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

96

Kết quả(Có thể khác nhau nhé – xáo trộn mà)

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

97

Giải thích thêm

• frac. Chỉ định số bản ghi sẽ được trả về mỗi lần ngẫu nhiên. If by 1, tức là ngẫu nhiên ngẫu nhiên tất cả các bản ghi
• reset_index(). Sắp xếp lại các cột chỉ số của khung dữ liệu
• rơi vãi. with value True, it will Stop not for reset_index function create new column from the number of dataframe ban đầu

Save dataframe về file csv

Thư viện pandas python cho phép bạn lưu lại khung dữ liệu chỉ với một dòng mã. Quá đơn giản phải không?

peoples_df[['name', 'age']].head(5)

98

You can open file to view results save

Tham số của hàm

# Render our plots inline
%matplotlib inline
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import random

99 tương đối giống với hàm

peoples_df[0:5]

0. Bạn đọc có thể xem thêm thông tin đầy đủ của hàm này tại đây

Tới đây mình xin kết thúc bài hướng dẫn về thư viện pandas python. Qua bài viết này, tôi tin chắc rằng bạn đã có những kiến ​​thức cần thiết và có thể làm chủ thư viện pandas trong python. Bạn cũng có thể xem ví dụ thực tế sử dụng thư viện này tại bài viết code thuật toán hồi quy tuyến tính này