Trong thế giới ngày nay, xử lý dữ liệu đã trở thành một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà phát triển cũng như nhà phân tích. Một thư viện mạnh giúp thực hiện phân tích dữ liệu là gấu trúc, được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình Python. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách cài đặt pandas trong Python bằng cách sử dụng đi, hiểu hoạt động của thư viện và khám phá các chức năng khác nhau sẽ hỗ trợ trong các nhiệm vụ phân tích dữ liệu của chúng tôi. Vì vậy, chúng ta hãy đi sâu vào nó.
Cài đặt gấu trúc bằng Git
Để cài đặt pandas bằng Git, trước tiên bạn cần sao chép kho lưu trữ pandas từ GitHub sang máy cục bộ của mình. Khi bạn có một bản sao của kho lưu trữ, bạn có thể làm theo các bước được đề cập bên dưới để thiết lập mọi thứ đúng cách.
git clone git://github.com/pandas-dev/pandas.git cd pandas python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate` pip install -e .
Đoạn mã trên thực hiện như sau:
- Nhân bản kho lưu trữ gấu trúc.
- Thay đổi thư mục hiện tại thành thư mục pandas.
- Tạo một môi trường ảo gọi là “venv”.
- Kích hoạt môi trường ảo.
- Cài đặt gấu trúc ở chế độ có thể chỉnh sửa, chế độ này sẽ cho phép bạn trực tiếp sửa đổi mã nguồn.
Bây giờ chúng ta đã cài đặt pandas qua Git, chúng ta có thể bắt đầu làm việc với nó trong Python.
Bắt đầu với gấu trúc
Để bắt đầu sử dụng pandas, bạn cần nhập thư viện vào mã Python của mình. Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
import pandas as pd
Với gấu trúc hiện đã được nhập, bạn có thể bắt đầu làm việc với bộ dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu CSV, Excel hoặc SQL. Pandas sử dụng hai cấu trúc dữ liệu chính để thao tác dữ liệu: Khung dữ liệu và Loạt Sách.
DataFrame là một bảng hai chiều với các trục được gắn nhãn, trong khi Sê-ri là mảng một chiều, được gắn nhãn. Các cấu trúc dữ liệu này cho phép bạn thực hiện các thao tác và phân tích khác nhau trên dữ liệu của mình.
Tải và khám phá dữ liệu
Để minh họa cách sử dụng gấu trúc, hãy xem xét tập dữ liệu mẫu – tệp CSV có thông tin chi tiết về các sản phẩm khác nhau, danh mục và giá của chúng. Bạn có thể tải tệp và tạo DataFrame như thế này:
data = pd.read_csv('products.csv')
Để xem nội dung của DataFrame, sử dụng lệnh sau:
print(data.head())
Sản phẩm cái đầu() trả về năm hàng đầu tiên của DataFrame. Bạn cũng có thể thực hiện các thao tác khác như tính toán số liệu thống kê, lọc dữ liệu và thao tác cột bằng hàm gấu trúc.
Kết luận
Thông qua bài viết này, chúng tôi đã học được cách cài đặt gấu trúc trong Python bằng Git và khám phá các khái niệm cơ bản của thư viện, chẳng hạn như DataFrames và Series. Ngoài ra, chúng tôi đã tìm hiểu về cách tải và khám phá dữ liệu bằng cách sử dụng các chức năng của gấu trúc. Với những khái niệm cơ bản này, giờ đây bạn đã được trang bị kiến thức cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu trong các dự án của mình. Khi bạn tiếp tục làm việc với gấu trúc, hãy nhớ khám phá vô số chức năng và phương thức mà thư viện mạnh mẽ này cung cấp – luôn có nhiều điều để tìm hiểu trong thế giới dữ liệu!
