Trăn xiên

Xin chào mọi người, hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn chỉ cần sử dụng một dòng mã để có thể hiển thị hết các điểm đặc biệt của tệp dữ liệu dưới dạng DataFrame mà bạn có. Thật khó tin sai nào? . Thôi, không dài dòng nữa cùng thử dừng nào?

gấu trúc

Pandas đã quá quen thuộc với chúng ta khi thực hiện trực tiếp hóa dữ liệu dưới dạng bảng rồi nhỉ? . Nếu như bạn chưa sử dụng gói bao giờ này thì hãy thử cài đặt và làm quen với nó để biết được gói này kỳ diệu như thế nào nhé, bạn sẽ không bao giờ thất vọng đâu =]]]

Cài đặt pandas cho những bạn nào chưa từng sử dụng

pip install pandas

Khi cài đặt xong thì học và sử dụng thôi. Mọi người có thể tham khảo và học Pandas thông qua hướng dẫn này

Mình sẽ sử dụng Pandas để đọc và xem dữ liệu như sau

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

=]]

Đầu tiên bạn phải cài đặt dựa trên repo github này

!pip install //github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip

Sau đó nhập vào để sử dụng

import pandas as pd
import pandas_profiling

Tiếp theo thì cùng kiểm tra xem phải chỉ cần một dòng mã và có thể hiển thị ra được không nhé

profile = pandas_profiling.ProfileReport[train, title='Pandas Profiling Report', explorative=True]
profile

Kết quả chúng ta thu được sẽ như hình dưới đây.

Trong ảnh gif ở phía trên chúng ta có thể biết tất cả các thông tin về dữ liệu mà mình dựa vào ảnh gif đó

Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để thực hiện phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp việc nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều

Hàm Pandas

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

1 trả về độ lệch không thiên vị trên trục được yêu cầu Chuẩn hóa bởi N-1. Skewness là thước đo sự bất đối xứng của phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên có giá trị thực về giá trị trung bình của nó. Để biết thêm thông tin về độ lệch, hãy tham khảo liên kết này

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

2 là thuộc tính cho phép chuyển đổi, thay đổi vị trí, hướng, chiều hoặc xoay thành phần, là một trong những thuộc tính xung đột trong CSS3

Ứng dụng của

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

2 rất lớn, nên tạo ra một bước lùi trong giao diện điều khiển, trước đây bạn chỉ có thể sử dụng hình ảnh cho các trục xoay giao diện, 3D hoặc thậm chí là vị trí dịch chuyển, hoặc đơn giản là ứng dụng khi di chuột . Tất cả sẽ đơn giản hơn khi bạn biết

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

2

Constructor

tag {
    transform: giá trị;
}

Giá trị của

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

2 rất nhiều, bài học này chủ yểu để bạn biết cách sử dụng nên sẽ giới thiệu một số giá trị thường dùng, những giá trị khác bạn có thể tìm hiểu ở phần tham khảo thuộc tính biến đổi

Giá trịĐơn vịVDMô tảxoay[góc]Độxoay[45deg]Định nghĩa một phép quay 2D với góc được xác định bởi góc tham số. rotateX[angle]ĐộrotateX[45deg]Định nghĩa cho phép quay 3D dọc theo trục X, cần sử dụng kết hợp với giá trị phối cảnh. rotateY[angle]ĐộrotateY[45deg]Định nghĩa cho phép quay 3D dọc theo trục Y, cần sử dụng kết hợp với giá trị phối cảnh. rotateZ[angle]ĐộrotateZ[45deg]Định nghĩa cho phép quay 3D dọc theo trục Z, cần sử dụng kết hợp với giá trị phối cảnh. scale[x,y]Số thập phân tỷ lệ[1. 5,2]Xác định một biến tỷ lệ. scaleX[x]Số thập phân tỷ lệ[1. 5]Xác định một biến Rate theo trục X. scaleY[y]Số thập phân tỷ lệ[1. 5]Xác định một biến Rate theo Y. skew[x-angle,y-angle]Độskew[10deg,10deg];Xác định sự biến đổi nghiêng 2D vertical theo trục X và Y. skewX[x-angle]ĐộskewX[10deg];Xác định sự biến đổi nghiêng 2D vertical theo trục X. skewY[y-angle]ĐộskewY[10deg];Xác định sự biến đổi nghiêng 2D vertical theo trục Y. dịch[x,y]px, em,. translate[10px,20px];Xác định một bản dịch chuyển 2D. translateX[x]px, em,. translateX[10px];Xác định một dịch chuyển 2D theo trục X. dịchY[y]px, em,. translateY[10px];Xác định một dịch chuyển 2D theo trục Y. phối cảnh[px]px, em,. Perspective[10px];Giá trị cần thiết để biến đổi 3D

Cách sử dụng

viết HTML

transform

Viết CSS - khi chưa sử dụng

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

2

p {
    background: #7ACAFF;
    height: 100px;
    width: 100px;
}

Show the browser

Ta sẽ xem xét một số giá trị của

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

2 để hiểu rõ hơn về thuộc tính này nhé

viết CSS

________số 8

Show the browser

Kết quả cho ta thấy, thành phần p hiện tại đã bị xoay một góc 45 độ, các bạn xem thêm vài ví dụ bên dưới nhé

Ví dụ thêm - Một số biến đổi thường được sử dụng

Vertical shift

p {
    background: #7ACAFF;
    height: 50px;
    transform: translateX[100px];
    width: 120px;
}

Biến đổi nghiên cứu theo thành phần X

import pandas as pd
train = pd.read_csv['train.csv']
train.head[]

0

Các giá trị khác, bạn có thể xem thêm tại tham khảo biến đổi hoặc sử dụng công cụ tạo biến đổi để khám phá nhiều tính năng hơn