Pandas là một thư viện Python mạnh mẽ để phân tích và thao tác dữ liệu, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả thế giới thời trang. Bằng cách sử dụng Pandas, các chuyên gia và nhà phát triển thời trang có thể phát hiện ra các xu hướng, mẫu và thông tin chi tiết bằng cách phân tích các bộ dữ liệu liên quan đến ngành thời trang. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào các chức năng mạnh mẽ của Pandas, nghĩa là và tổng hợpvà các ứng dụng của chúng trong phân tích dữ liệu thời trang.
Các chức năng này có thể rất hữu ích trong việc khám phá thông tin quan trọng về các mặt hàng thời trang như doanh số bán hàng, xu hướng giá cả, xếp hạng sản phẩm, v.v. Bằng cách tính giá trị trung bình và tổng của các thuộc tính khác nhau, chúng ta có thể rút ra những hiểu biết có giá trị để đưa ra quyết định sáng suốt về phong cách và xu hướng thời trang.
Giải pháp cho vấn đề
Để chứng minh việc sử dụng pandas nghĩa là và tổng hợp chức năng, giả sử chúng ta có tập dữ liệu chứa thông tin chi tiết về các mặt hàng thời trang khác nhau như kiểu dáng, màu sắc, giá cả và xếp hạng của chúng. Chúng tôi sẽ nhập tập dữ liệu này vào DataFrame của gấu trúc và bắt đầu phân tích bằng cách sử dụng các hàm trung bình và tổng.
import pandas as pd
# Read data from a CSV file and load it into a DataFrame
data = pd.read_csv('fashion_items.csv')
# Calculate mean and sum of the price column
mean_price = data['price'].mean()
sum_price = data['price'].sum()
print('Mean price:', mean_price)
print('Total price:', sum_price)
Giải thích từng bước về mã
- Đầu tiên, chúng tôi nhập thư viện pandas với bí danh 'pd'.
- Tiếp theo, chúng tôi đọc dữ liệu từ tệp CSV có tên 'fashion_items.csv' và tải dữ liệu đó vào Khung dữ liệu có tên 'dữ liệu' bằng hàm pd.read_csv. Bộ dữ liệu chứa thông tin về các mặt hàng thời trang khác nhau.
- Sau đó, chúng tôi tính giá trung bình của tất cả các mặt hàng thời trang bằng cách sử dụng hàm mean() được áp dụng cho cột "giá" của Khung dữ liệu. Giá trị này được lưu trữ trong một biến có tên 'mean_price'.
- Tương tự, chúng ta tính tổng giá của tất cả các mặt hàng thời trang bằng cách gọi hàm sum() trên cột 'giá'. Giá trị này được lưu trữ trong một biến có tên 'sum_price'.
- Cuối cùng, chúng tôi in giá trung bình tính toán và tổng giá của các mặt hàng thời trang.
Các thư viện và chức năng liên quan trong Pandas
Có rất nhiều thư viện và chức năng bổ sung cho việc sử dụng gấu trúc để phân tích dữ liệu trong ngành thời trang. Ngoài ra, một số chức năng hữu ích này nghĩa là và tổng hợp bao gồm:
Chức năng nhóm gấu trúc
Sản phẩm chia nhóm chức năng đặc biệt hữu ích để tổng hợp dữ liệu dựa trên các cột cụ thể. Ví dụ: nếu chúng tôi muốn phân tích giá trị trung bình và tổng giá của các mặt hàng thời trang cho từng kiểu dáng có trong tập dữ liệu của chúng tôi.
# Group data by style and calculate mean and sum of the price
grouped_data = data.groupby('style')['price'].agg(['mean', 'sum'])
print(grouped_data)
Chức năng hợp nhất gấu trúc
Sản phẩm hợp nhất chức năng cho phép chúng tôi kết hợp hai DataFrames dựa trên một cột chung. Chẳng hạn, giả sử chúng ta có một tập dữ liệu riêng chứa thông tin về mức độ phổ biến của từng kiểu. Bằng cách hợp nhất cả hai DataFrames, chúng tôi có thể chuyển đổi thông tin này thành thông tin chi tiết có giá trị.
# Import data related to style popularity
style_popularity_data = pd.read_csv('style_popularity.csv')
# Merge the original data and style_popularity_data based on the 'style' column
merged_data = pd.merge(data, style_popularity_data, on='style')
print(merged_data.head())
Bằng cách hiểu và triển khai các chức năng mạnh mẽ này trong thư viện Pandas, các chuyên gia và nhà phát triển thời trang có thể đưa ra quyết định sáng suốt cũng như phân tích các xu hướng và phong cách mới nhất một cách dễ dàng.
