Cấu trúc dữ liệu trong Pandas

Bài học 2 trên 19 trong khóa học Phân tích dữ liệu với pandas của Coddy.

Pandas sử dụng hai kiểu cấu trúc dữ liệu: chuỗi và bảng dữ liệu.

Chuỗi (series) trong Pandas giống như một mảng một chiều có thể chứa mọi kiểu dữ liệu. Ví dụ, một chuỗi có thể là danh sách số nguyên [4, 3, 8, 5].
Bảng dữ liệu (dataframe) là cấu trúc dữ liệu hai chiều, giống như một bảng có hàng và cột. Hãy hình dung một bảng tính hoặc một bảng SQL. Chẳng hạn, một DataFrame có thể là tập hợp các chuỗi (cột) như tên, tuổi và chiều cao.

Thành thạo Series và DataFrame sẽ giúp bạn tận dụng Pandas hiệu quả hơn.

Để tạo một chuỗi, hãy dùng đoạn code sau:

import pandas as pd
temp = pd.Series([1, 2, ,3])

Mỗi cột trong bảng dữ liệu là một đối tượng chuỗi.

Để chuyển một từ điển thành bảng dữ liệu, từ điển phải có định dạng phù hợp:

data = [{"col1": 22000,'col2': 1500.0},
        {"col1": 25000,'col2': 3000.0},
        {"col1": 23000,'col2': 2500.0}]
df = pd.DataFrame(data)

Các định dạng khác cũng hợp lệ.

Thử thách

Dễ

Tạo một hàm có tên dataframe_creator nhận dữ liệu, tạo một dataframe từ dữ liệu đó, rồi in dataframe ra.

Để in dataframe, hãy viết: print(df).

Tự làm thử

import pandas as pd
def dataframe_creator(data):
    # Viết code ở đây

Tất cả bài học trong Phân tích dữ liệu với pandas

1Giới thiệu

4Phân tích dữ liệu với Pandas

2Làm việc với DataFrame

5Thử thách

3Thao tác dữ liệu với Pandas