Menu
CoddyTech
Bắt đầu học

Tìm hiểu về DataFrame

Bài học 4 trên 19 trong khóa học Phân tích dữ liệu với pandas của Coddy.

DataFrame là trung tâm của thư viện Pandas. DataFrame là cấu trúc dữ liệu có nhãn hai chiều, với các cột có thể thuộc nhiều kiểu khác nhau, bao gồm số nguyên (integer), số thực (float), object và các kiểu khác.
Về cơ bản, DataFrame giống như một bảng dữ liệu. Bạn có thể hình dung nó như một bảng tính hoặc bảng SQL. Các hàng tương ứng với từng mẫu đầu vào (quan sát), còn các cột biểu thị đặc trưng (feature) của dữ liệu. Với DataFrame, chúng ta có thể thao tác, phân tích, nhóm và tiền xử lý dữ liệu.

Khi làm việc với một DataFrame mới, chúng ta cần hiểu các cột là gì, kiểu dữ liệu (data type) của chúng là gì, có bao nhiêu hàng, dữ liệu được lưu trữ thuộc loại nào, v.v. Dưới đây là một số hàm giúp bạn nhanh chóng nắm được thông tin về dữ liệu:

  • head(n): Hiển thị n hàng đầu tiên
  • head(): Hiển thị 5 hàng đầu tiên
  • describe(): Cung cấp các số liệu thống kê mô tả như giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất, v.v.
  • info(): Cung cấp thông tin tổng quan về tất cả đặc trưng (các cột).
  • shape:hình dạng của DataFrame (số hàng và số cột). Đây là một thuộc tính (property), không phải là một phương thức (method).
  • tail(n): Hiển thị n hàng cuối cùng
  • tail(): Hiển thị 5 hàng đầu tiên
challenge icon

Thử thách

Dễ

Trong thử thách này, bạn có một tệp CSV tên là brands.csv.

Trước khi làm bất cứ việc gì, hãy dùng .read_csv() để chuyển tệp thành một dataframe.

Tạo một hàm tên là information, nhận một chuỗi có thể chứa một trong các giá trị sau:

  • "head"
  • "describe"
  • "info"
  • "shape"
  • "tail"

Hàm sẽ in ra đầu ra tương ứng của dataframe.

Tự làm thử

import pandas as pd
def information(action):
    df = pd.read_csv("brands.csv")
    # Viết code tại đây

Tất cả bài học trong Phân tích dữ liệu với pandas

1Giới thiệu

Tại sao nên dùng Pandas?Cấu trúc dữ liệu trong PandasTải dữ liệu vào DataFrame

4Phân tích dữ liệu với Pandas

Thống kê mô tảNhóm và tổng hợp dữ liệuCác phép tổng hợp khác nhauHợp nhất và nối

2Làm việc với DataFrame

Tìm hiểu về DataFrameTruy cập dữ liệuLàm sạch dữ liệu: Dữ liệu bị thiếuLàm sạch dữ liệu: Các công cụ khác

5Thử thách

Người tìm câu trả lờiXe cần mua

3Thao tác dữ liệu với Pandas

Trả về kết quả được yêu cầuLọc dữ liệuThêm và xóaChỉnh sửa dữ liệuChỉnh sửa chuỗiTùy chỉnh các thao tác chỉnh sửa

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online