Phân tích dữ liệu với Python dành cho người mới bắt đầu: Hướng dẫn từ A đến Z

Phân tích dữ liệu với Python dành cho người mới bắt đầu: Hướng dẫn từ A đến Z

Phân tích dữ liệu là một quá trình quan trọng trong việc tìm hiểu và rút ra thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu. Với sự phát triển của khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu trở thành một kỹ năng cần thiết trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh đến khoa học và công nghệ. Trong đó, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng để phân tích dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từ A đến Z cách phân tích dữ liệu với Python. Chúng tôi sẽ tập trung vào sử dụng thư viện pandas, một thư viện phổ biến trong phân tích dữ liệu với Python.

Thư viện pandas là một trong những thư viện phổ biến nhất được sử dụng trong phân tích dữ liệu với Python. Nó cung cấp các đối tượng dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt như Series và DataFrame, giúp người dùng có thể dễ dàng xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Với khả năng đọc và ghi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, pandas là một công cụ tiện ích cho việc xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Bên cạnh đó, pandas cũng cung cấp các tính năng cho phép người dùng loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý dữ liệu bị khuyết, chuyển đổi kiểu dữ liệu và phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.

Với tất cả những tính năng và lợi ích mà pandas mang lại, không có gì ngạc nhiên khi thư viện này trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất cho phân tích dữ liệu với Python. 

Nội dung tài liệu thư viện Pandas trong Phân tích dữ liệu

Mục lục

Pandas 3

Thư viện pandas là gì? 3

Cài đặt Pandas 4

Giới thiệu qua về matplotlib 4

Bắt đầu với Pyplot 5

Tạo một biểu đồ đơn giản 5

Nhiều biểu đồ trong 1 figure 10

Tạo các loại biểu đồ khác nhau với Pyplot 13

Đọc file csv sử dụng thư viện pandas 22

Thao tác với dataframe trong pandas 24

Xem thông tin của dataframe 24

Truy xuất dữ liệu trên dataframe 25

Giới thiệu qua về Numpy Array 30

Arrays 30

Array indexing 32

Datatypes 37

Array math 37

Broadcasting 41

Thêm, sửa, xóa trong dataframe 43

Hiểu dữ liệu trong dataframe 45

Tạo mới dataframe 47

Tạo mới dataframe từ python dictionary 48

Tạo mới dataframe từ các python list 48

Một số thao tác khác trên dataframe 49

Sắp xếp dataframe 49

Nối 2 dataframe 50

Xáo trộn các bản ghi trong dataframe 50

Lưu dataframe về file csv 52

Tổng kết 53

Tài nguyên lập trình 55

Hỗ trợ tư vấn, định hướng 56

TẢI NGAY TÀI LIỆU TẠI ĐÂY:

DOWNLOAD

Tóm lại, phân tích dữ liệu với Python là một quá trình quan trọng để tìm hiểu và rút ra thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu. Thư viện pandas là một công cụ mạnh mẽ để thực hiện phân tích dữ liệu với Python. Với kiến thức và kỹ năng về pandas, bạn có thể khám phá và trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau.