ngoccanh35
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas **
Numpy và gấu trúc là hai thư viện Python mạnh mẽ để phân tích dữ liệu.Numpy cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng nhanh và hiệu quả, trong khi Pandas cung cấp một bộ công cụ phong phú để thao tác và phân tích dữ liệu.Cùng với nhau, Numpy và Pandas có thể được sử dụng để nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.
## Mảng numpy
Mảng Numpy là nền tảng của phân tích dữ liệu với Numpy.Các mảng Numpy tương tự như danh sách, nhưng chúng hiệu quả hơn nhiều để lưu trữ và thao tác dữ liệu.Các mảng Numpy cũng đồng nhất, điều đó có nghĩa là tất cả các yếu tố trong một mảng phải cùng loại.
Để tạo một mảng numpy, bạn có thể sử dụng hàm `np.array ()`.Hàm `np.array ()` lấy một danh sách hoặc bộ dữ liệu làm đầu vào của nó và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau tạo ra một mảng số vô cùng từ 0 đến 9:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
Dữ liệu = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
mảng = np.array (dữ liệu)
`` `
Bạn có thể truy cập các phần tử của một mảng numpy bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng cho một danh sách.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng:
`` `Python
in (mảng [0])
`` `
## Pandas DataFrames
GANDAS DATAFRAME là các cấu trúc dữ liệu bảng tương tự như bảng tính.DataFrames được tạo thành từ các hàng và cột và mỗi hàng đại diện cho một bản ghi dữ liệu.Mỗi cột trong DataFrame có thể chứa dữ liệu của các loại khác nhau, chẳng hạn như số, chuỗi hoặc ngày.
Để tạo gấu trúc DataFrame, bạn có thể sử dụng hàm `pd.dataFrame ()`.Hàm `pd.dataFrame ()` lấy nguồn dữ liệu làm đầu vào của nó và nó có thể tạo một khung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như danh sách danh sách, từ điển hoặc tệp CSV.Ví dụ: mã sau tạo một DataFrame từ danh sách danh sách:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
Data = [['John', 'Doe', 100], ['Jane', 'Doe', 200]]]]
df = pd.dataFrame (dữ liệu)
`` `
Bạn có thể truy cập các hàng và cột của DataFrame bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng cho một mảng numpy.Ví dụ: mã sau in hàng đầu tiên của DataFrame:
`` `Python
in (df.iloc [0])
`` `
## Phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas
Numpy và gấu trúc có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.Một số nhiệm vụ phổ biến nhất bao gồm:
*** Làm sạch dữ liệu: ** Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ lỗi và sự không nhất quán khỏi dữ liệu.Numpy và gấu trúc cung cấp một số công cụ để làm sạch dữ liệu, chẳng hạn như giá trị `np.nan` cho dữ liệu bị thiếu và hàm` pd.dropna () `để loại bỏ các hàng hoặc cột có dữ liệu bị thiếu.
*** Chuyển đổi dữ liệu: ** Chuyển đổi dữ liệu là quá trình thay đổi định dạng của dữ liệu.Numpy và gấu trúc cung cấp một số công cụ để chuyển đổi dữ liệu, chẳng hạn như hàm `np.reshape ()` để thay đổi hình dạng của mảng và hàm `pd.melt ()` để xoay dữ liệu.
*** Phân tích dữ liệu: ** Phân tích dữ liệu là quá trình khám phá và hiểu dữ liệu.Numpy và gấu trúc cung cấp một số công cụ để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như hàm `np.mean ()` để tính toán giá trị trung bình của tập dữ liệu và hàm `pd.groupby ()` để nhóm dữ liệu theo đặc tính chung.
## Phần kết luận
Numpy và gấu trúc là những công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu.Cùng với nhau, Numpy và Pandas có thể được sử dụng để nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.
**Người giới thiệu**
* [Tài liệu Numpy] (NumPy documentation — NumPy v1.26 Manual)
* [Tài liệu Pandas] (https://pandas.pydata.org/docs/stable/)
[ENGLISH]:
**Analyzing Data with NumPy and Pandas**
NumPy and Pandas are two powerful Python libraries for data analysis. NumPy provides a fast and efficient array data structure, while Pandas provides a rich set of tools for data manipulation and analysis. Together, NumPy and Pandas can be used to quickly and easily perform a wide variety of data analysis tasks.
## NumPy Arrays
NumPy arrays are the foundation of data analysis with NumPy. NumPy arrays are similar to lists, but they are much more efficient for storing and manipulating data. NumPy arrays are also homogeneous, which means that all of the elements in an array must be of the same type.
To create a NumPy array, you can use the `np.array()` function. The `np.array()` function takes a list or tuple of data as its input and returns a NumPy array. For example, the following code creates a NumPy array of numbers from 0 to 9:
```python
import numpy as np
data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array = np.array(data)
```
You can access the elements of a NumPy array using the same syntax as you would use for a list. For example, the following code prints the first element of the array:
```python
print(array[0])
```
## Pandas DataFrames
Pandas DataFrames are tabular data structures that are similar to spreadsheets. DataFrames are made up of rows and columns, and each row represents a record of data. Each column in a DataFrame can contain data of different types, such as numbers, strings, or dates.
To create a Pandas DataFrame, you can use the `pd.DataFrame()` function. The `pd.DataFrame()` function takes a data source as its input, and it can create a DataFrame from a variety of sources, such as a list of lists, a dictionary, or a CSV file. For example, the following code creates a DataFrame from a list of lists:
```python
import pandas as pd
data = [['John', 'Doe', 100], ['Jane', 'Doe', 200]]
df = pd.DataFrame(data)
```
You can access the rows and columns of a DataFrame using the same syntax as you would use for a NumPy array. For example, the following code prints the first row of the DataFrame:
```python
print(df.iloc[0])
```
## Data Analysis with NumPy and Pandas
NumPy and Pandas can be used to perform a wide variety of data analysis tasks. Some of the most common tasks include:
* **Data cleaning:** Data cleaning is the process of removing errors and inconsistencies from data. NumPy and Pandas provide a number of tools for data cleaning, such as the `np.nan` value for missing data and the `pd.dropna()` function for removing rows or columns with missing data.
* **Data transformation:** Data transformation is the process of changing the format of data. NumPy and Pandas provide a number of tools for data transformation, such as the `np.reshape()` function for changing the shape of arrays and the `pd.melt()` function for pivoting data.
* **Data analysis:** Data analysis is the process of exploring and understanding data. NumPy and Pandas provide a number of tools for data analysis, such as the `np.mean()` function for calculating the mean of a data set and the `pd.groupby()` function for grouping data by a common characteristic.
## Conclusion
NumPy and Pandas are powerful tools for data analysis. Together, NumPy and Pandas can be used to quickly and easily perform a wide variety of data analysis tasks.
**References**
* [NumPy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [Pandas documentation](https://pandas.pydata.org/docs/stable/)
** Phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas **
Numpy và gấu trúc là hai thư viện Python mạnh mẽ để phân tích dữ liệu.Numpy cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng nhanh và hiệu quả, trong khi Pandas cung cấp một bộ công cụ phong phú để thao tác và phân tích dữ liệu.Cùng với nhau, Numpy và Pandas có thể được sử dụng để nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.
## Mảng numpy
Mảng Numpy là nền tảng của phân tích dữ liệu với Numpy.Các mảng Numpy tương tự như danh sách, nhưng chúng hiệu quả hơn nhiều để lưu trữ và thao tác dữ liệu.Các mảng Numpy cũng đồng nhất, điều đó có nghĩa là tất cả các yếu tố trong một mảng phải cùng loại.
Để tạo một mảng numpy, bạn có thể sử dụng hàm `np.array ()`.Hàm `np.array ()` lấy một danh sách hoặc bộ dữ liệu làm đầu vào của nó và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau tạo ra một mảng số vô cùng từ 0 đến 9:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
Dữ liệu = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
mảng = np.array (dữ liệu)
`` `
Bạn có thể truy cập các phần tử của một mảng numpy bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng cho một danh sách.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng:
`` `Python
in (mảng [0])
`` `
## Pandas DataFrames
GANDAS DATAFRAME là các cấu trúc dữ liệu bảng tương tự như bảng tính.DataFrames được tạo thành từ các hàng và cột và mỗi hàng đại diện cho một bản ghi dữ liệu.Mỗi cột trong DataFrame có thể chứa dữ liệu của các loại khác nhau, chẳng hạn như số, chuỗi hoặc ngày.
Để tạo gấu trúc DataFrame, bạn có thể sử dụng hàm `pd.dataFrame ()`.Hàm `pd.dataFrame ()` lấy nguồn dữ liệu làm đầu vào của nó và nó có thể tạo một khung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như danh sách danh sách, từ điển hoặc tệp CSV.Ví dụ: mã sau tạo một DataFrame từ danh sách danh sách:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
Data = [['John', 'Doe', 100], ['Jane', 'Doe', 200]]]]
df = pd.dataFrame (dữ liệu)
`` `
Bạn có thể truy cập các hàng và cột của DataFrame bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng cho một mảng numpy.Ví dụ: mã sau in hàng đầu tiên của DataFrame:
`` `Python
in (df.iloc [0])
`` `
## Phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas
Numpy và gấu trúc có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.Một số nhiệm vụ phổ biến nhất bao gồm:
*** Làm sạch dữ liệu: ** Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ lỗi và sự không nhất quán khỏi dữ liệu.Numpy và gấu trúc cung cấp một số công cụ để làm sạch dữ liệu, chẳng hạn như giá trị `np.nan` cho dữ liệu bị thiếu và hàm` pd.dropna () `để loại bỏ các hàng hoặc cột có dữ liệu bị thiếu.
*** Chuyển đổi dữ liệu: ** Chuyển đổi dữ liệu là quá trình thay đổi định dạng của dữ liệu.Numpy và gấu trúc cung cấp một số công cụ để chuyển đổi dữ liệu, chẳng hạn như hàm `np.reshape ()` để thay đổi hình dạng của mảng và hàm `pd.melt ()` để xoay dữ liệu.
*** Phân tích dữ liệu: ** Phân tích dữ liệu là quá trình khám phá và hiểu dữ liệu.Numpy và gấu trúc cung cấp một số công cụ để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như hàm `np.mean ()` để tính toán giá trị trung bình của tập dữ liệu và hàm `pd.groupby ()` để nhóm dữ liệu theo đặc tính chung.
## Phần kết luận
Numpy và gấu trúc là những công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu.Cùng với nhau, Numpy và Pandas có thể được sử dụng để nhanh chóng và dễ dàng thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.
**Người giới thiệu**
* [Tài liệu Numpy] (NumPy documentation — NumPy v1.26 Manual)
* [Tài liệu Pandas] (https://pandas.pydata.org/docs/stable/)
[ENGLISH]:
**Analyzing Data with NumPy and Pandas**
NumPy and Pandas are two powerful Python libraries for data analysis. NumPy provides a fast and efficient array data structure, while Pandas provides a rich set of tools for data manipulation and analysis. Together, NumPy and Pandas can be used to quickly and easily perform a wide variety of data analysis tasks.
## NumPy Arrays
NumPy arrays are the foundation of data analysis with NumPy. NumPy arrays are similar to lists, but they are much more efficient for storing and manipulating data. NumPy arrays are also homogeneous, which means that all of the elements in an array must be of the same type.
To create a NumPy array, you can use the `np.array()` function. The `np.array()` function takes a list or tuple of data as its input and returns a NumPy array. For example, the following code creates a NumPy array of numbers from 0 to 9:
```python
import numpy as np
data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
array = np.array(data)
```
You can access the elements of a NumPy array using the same syntax as you would use for a list. For example, the following code prints the first element of the array:
```python
print(array[0])
```
## Pandas DataFrames
Pandas DataFrames are tabular data structures that are similar to spreadsheets. DataFrames are made up of rows and columns, and each row represents a record of data. Each column in a DataFrame can contain data of different types, such as numbers, strings, or dates.
To create a Pandas DataFrame, you can use the `pd.DataFrame()` function. The `pd.DataFrame()` function takes a data source as its input, and it can create a DataFrame from a variety of sources, such as a list of lists, a dictionary, or a CSV file. For example, the following code creates a DataFrame from a list of lists:
```python
import pandas as pd
data = [['John', 'Doe', 100], ['Jane', 'Doe', 200]]
df = pd.DataFrame(data)
```
You can access the rows and columns of a DataFrame using the same syntax as you would use for a NumPy array. For example, the following code prints the first row of the DataFrame:
```python
print(df.iloc[0])
```
## Data Analysis with NumPy and Pandas
NumPy and Pandas can be used to perform a wide variety of data analysis tasks. Some of the most common tasks include:
* **Data cleaning:** Data cleaning is the process of removing errors and inconsistencies from data. NumPy and Pandas provide a number of tools for data cleaning, such as the `np.nan` value for missing data and the `pd.dropna()` function for removing rows or columns with missing data.
* **Data transformation:** Data transformation is the process of changing the format of data. NumPy and Pandas provide a number of tools for data transformation, such as the `np.reshape()` function for changing the shape of arrays and the `pd.melt()` function for pivoting data.
* **Data analysis:** Data analysis is the process of exploring and understanding data. NumPy and Pandas provide a number of tools for data analysis, such as the `np.mean()` function for calculating the mean of a data set and the `pd.groupby()` function for grouping data by a common characteristic.
## Conclusion
NumPy and Pandas are powerful tools for data analysis. Together, NumPy and Pandas can be used to quickly and easily perform a wide variety of data analysis tasks.
**References**
* [NumPy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [Pandas documentation](https://pandas.pydata.org/docs/stable/)
