Giới Thiệu Về Pandas (một Thư Viện Phổ Biến Của Python Cho Việc ...

Pandas

Pandas là một thư viện mã nguồn mở được xây dựng dựa trên NumPy, sử dụng thao tác và phân tích dữ liệu, được thiết kế để cho phép bạn làm việc với dữ liệu được gắn nhãn hoặc quan hệ theo cách trực quan hơn

• Có thể xử lý tập dữ liệu khác nhau về định dạng: chuỗi thời gian, bảng không đồng nhất, ma trận dữ liệu
• Khả năng import dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như CSV, DB/SQL
• Có thể xử lý vô số phép toán cho tập dữ liệu: subsetting, slicing, filtering, merging, groupBy, re-ordering, and re-shaping,..
• Xử lý dữ liệu mất mát theo ý người dùng mong muốn: bỏ qua hoặc chuyển sang 0
• Xử lý, phân tích dữ liệu tốt như mô hình hoá và thống kê
• Tích hợp tốt với các thư viện khác của python
• Cung cấp hiệu suất tốt

Để cài đặt pandas nếu bạn có Anaconda chỉ cần gõ conda install pandas hoặc sử dụng tools pip pip install pandas.

Sau khi cài đặt xong, trong Python, chúng ta cần khai báo import pandas để có thể bắt đầu sử dụng các hàm của pandas. Vì pandas là thư viện được sử dụng thường xuyên nên nó thường được khai báo gọn lại thành pd import pandas as pd pd có thể thay thế bằng các từ khác, tuy nhiên bạn nên đặt là pd vì các tài liệu hướng dẫn đều ngầm quy ước như thế

Pandas có ba cấu trúc dữ liệu và nó được xây dựng dựa trên thư viện Numpy vậy nên chúng hoạt động rất nhanh và hiệu quả: Series, DataFrame, Panel. Trong đó Panel là mảng 3 chiều. Panel thì không được sử dụng rãi như như Series hay DataFrame và nó cũng không dễ hiển thị hay trừu tượng hoá như màn một chiều và hai chiều, nên dưới đây mình chỉ giới thiệu Series và DataFrame

Series

Series là mảng một chiều giống như mảng Numpy, hay như một cột của một bảng, nhưng nó bao gồm thêm một bảng đánh label. Series có thể được khởi tạo thông qua NumPy, kiểu Dict hoặc các dữ liệu vô hướng bình thường

Series có thể được tạo bằng cách sử dụng hàm tạo sau pandas.Series( data, index, dtype, copy)

Mô tả
data	có nhiều dạng khác nhau như ndarray (mảng n chiều), list, constants
index	Các giá trị index phải là duy nhất và có thể là hash có cùng độ dài với dữ liệu Mặc định np.arrange (n) nếu không có chỉ mục nào được thông qua
dtype	loại dữ liệu. Nếu không có, kiểu dữ liệu sẽ được suy ra
copy	Sao chép dữ liệu, mặc định là false

Một Series có thể được tạo bằng các đầu vào khác nhau như: Array, Dict, Scalar value hoặc constant

Tạo một series rỗng:

Example 1:

#Khai báo thư viện pandas và khai báo nó là pd import pandas as pd s = pd.Series() print s

Output của nó là như sau:

0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object

Khi chúng ta không truyền index, thì mặc định nó sẽ đánh từ 0 đến len(data)-1

Example 2:

#Khai báo thư viện pandas và khai báo nó là pd import pandas as pd import numpy as np data = np.array(['a','b','c','d']) s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103]) print s

Output của nó

100 a 101 b 102 c 103 d dtype: object

Chúng tôi đã truyền index ở đây. Bây giờ chúng ta có thể thấy các giá trị được lập index tùy chỉnh trong đầu ra

Tạo một Series từ dict

#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd import numpy as np data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.} s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a']) print s

Output:

b 1.0 c 2.0 d NaN a 0.0 dtype: float64

Chú ý: Thứ tự của index được duy trì và phần tử bị thiếu được lấp đầy bằng NaN (Không phải là số

Tạo một Series từ Scalar

Nếu dữ liệu là một giá trị scalar, index phải được cung cấp. Giá trị sẽ được lặp lại để phù hợp với độ dài của index

#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3]) print s

Output:

0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64

Truy cập dữ liệu từ Series với Position

Dữ liệu trong series có thể được truy cập tương tự như dữ liệu trong một ndarray.

Example

import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) print s[0] # Lấy phần tử đầu tiên

Output:

1 import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) print s[:3] # Lấy 3 phần tử đầu tiên

Output:

a 1 b 2 c 3 dtype: int64 import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) print s[-3:] # Lấy 3 phần tử cuối cùng

Output:

c 3 d 4 e 5 dtype: int64

Truy xuất dữ liệu bằng Label (Index)

Example 1: Truy xuất một phần tử bằng giá trị index label

import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) # Lấy một phần tử print s['a'] # Output: 1

Example 2: Truy xuất nhiều phần tử bằng cách sử dụng danh sách các giá trị index label

import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) # Lấy nhiều phần tử print s[['a','c','d']]

Output:

a 1 c 3 d 4 dtype: int64

Example 3: Nếu label không tồn tại, thì sẽ ném exception

import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) # Lấy một phần tử print s['f']

Output:

… KeyError: 'f'

DataFrame

Một Data frame là một cấu trúc dữ liệu 2 chiều, dữ liệu được sắp xếp theo kiểu bảng trong các hàng và cột có các đặc trưng sau:

• Các cột dữ liệu là các kiểu không đồng nhất: float64, int, bool, …
• Kích thước table có thể thay đổi: các cột có thể thêm hoặc xoá đi
• Các trục được dán nhãn (hàng và cột)
• Có thể thực hiện các phép toán số học trên các hàng và cột

Một DataFrame có thể được tạo bằng cách sử dụng hàm tạo sau pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

Mô tả
data	dữ liệu có nhiều dạng khác nhau như ndarray, series, map, lists, dict, constants hoặc một DataFrame khác
index	Đối với các row labels, Index được sử dụng cho resulting frame là Mặc định tùy chọn np.arrange (n) nếu không có index nào được thông qua
columns	Đối với các column labels. cú pháp mặc định tùy chọn là - np.arrange(n) ,Điều này chỉ đúng nếu không có index nào được thông qua
dtype	Kiểu dữ liệu của từng cột
copy	Sao chép dữ liệu, mặc định là false

Một DataFrame có thể được tạo bằng các đầu vào khác nhau như: Lists, Dict, Series, Numpy ndarrays, DataFrame khác

Tạo một DataFrame rỗng

#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd df = pd.DataFrame() print df

Output:

Empty DataFrame Columns: [] Index: []

Tạo một DataFrame từ Lists

Example 1: Tạo bằng một list

import pandas as pd data = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(data) print df

Output:

0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5

Example 2: Tạo từ một danh sach các lists

import pandas as pd data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age']) print df

Output:

Name Age 0 Alex 10 1 Bob 12 2 Clarke 13

Example 3:

import pandas as pd data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float) print df

Output:

Name Age 0 Alex 10.0 1 Bob 12.0 2 Clarke 13.0

Chú ý: tham số dtype thay đổi kiểu dữ liệu cột Age thành float

Tạo một DataFrame từ Dict của ndarrays / Lists

Tất cả các ndarrays phải có cùng độ dài. Nếu index được thông qua, thì độ dài của index sẽ bằng với độ dài của mảng

Nếu không có index nào được truyền, thì theo mặc định, index sẽ là range (n), trong đó n là độ dài mảng

Example 1:

import pandas as pd data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]} df = pd.DataFrame(data) print df

Output:

Age Name 0 28 Tom 1 34 Jack 2 29 Steve 3 42 Ricky

Chú thich: Quan sát các giá trị 0,1,2,3. Chúng là index mặc định được gán cho từng row sử dụng hàm range(n).

Example 2: Bây giờ chúng ta hãy tạo một DataFrame được lập index bằng cách sử dụng các arrays

import pandas as pd data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]} df = pd.DataFrame(data, index=['rank1','rank2','rank3','rank4']) print df

Output:

Age Name rank1 28 Tom rank2 34 Jack rank3 29 Steve rank4 42 Ricky

Chú thich: Tham số index gán một index cho mỗi hàng

Tạo một DataFrame từ một danh sách của Dicts

Danh sách Dictionaries có thể được chuyển qua dưới dạng dữ liệu đầu vào để tạo DataFrame. Các keys của Dictionaries theo mặc định được lấy làm tên cột

Example 1: Ví dụ sau đây cho thấy cách tạo DataFrame bằng cách truyền một list các dictionaries

import pandas as pd data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}] df = pd.DataFrame(data) print df

Output:

a b c 0 1 2 NaN 1 5 10 20.0

Chú thích: NaN (Not a Number) được thêm vào các khu vực bị thiếu

Example 2: Ví dụ sau đây cho thấy cách tạo DataFrame bằng cách chuyển danh sách dictionaries và các index hàng

import pandas as pd data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}] df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second']) print df

Output:

a b c first 1 2 NaN second 5 10 20.0

Example 3: Ví dụ sau đây cho thấy cách tạo DataFrame với danh sách dictionaries, index hàng và index cột

import pandas as pd data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}] #With two column indices, values same as dictionary keys df1 = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b']) #With two column indices with one index with other name df2 = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b1']) print df1 print df2

Output:

#df1 output a b first 1 2 second 5 10 #df2 output a b1 first 1 NaN second 5 NaN

Chú thích: df2 DataFrame được tạo với một index cột khác với khóa của dictionary, do đó, nối thêm NaN vào vị trí. Trong khi đó, df1 được tạo với các index cột giống như các khóa của dictionary

Tạo một DataFrame từ Dict của Series

Dictionary của Series có thể được thông qua để tạo thành một DataFrame. Index là sự kết hợp của tất cả các index được thông qua

import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df

Output:

one two a 1.0 1 b 2.0 2 c 3.0 3 d NaN 4

Note: Quan sát series thứ nhất, không có nhãn ‘d’ được thông qua, nhưng kết quả là, đối với nhãn d, NaN được gắn vào

Column Selection

Chúng tôi sẽ hiểu điều này bằng cách chọn một cột từ DataFrame

import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df ['one']

Output:

a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64

Column Addition

Chúng tôi sẽ hiểu điều này bằng cách thêm một cột mới vào DataFrame hiện có

import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) # Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new series print ("Adding a new column by passing as Series:") df['three']=pd.Series([10,20,30],index=['a','b','c']) print df print ("Adding a new column using the existing columns in DataFrame:") df['four']=df['one']+df['three'] print df

Output:

Adding a new column by passing as Series: one two three a 1.0 1 10.0 b 2.0 2 20.0 c 3.0 3 30.0 d NaN 4 NaN Adding a new column using the existing columns in DataFrame: one two three four a 1.0 1 10.0 11.0 b 2.0 2 20.0 22.0 c 3.0 3 30.0 33.0 d NaN 4 NaN NaN

Column Deletion

Cột có thể bị xóa hoặc popped; hãy để mình lấy một ví dụ để hiểu làm thế nào

# Using the previous DataFrame, we will delete a column # using del function import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'three' : pd.Series([10,20,30], index=['a','b','c'])} df = pd.DataFrame(d) print ("Our dataframe is:") print df # using del function print ("Deleting the first column using DEL function:") del df['one'] print df # using pop function print ("Deleting another column using POP function:") df.pop('two') print df

Output:

Our dataframe is: one three two a 1.0 10.0 1 b 2.0 20.0 2 c 3.0 30.0 3 d NaN NaN 4 Deleting the first column using DEL function: three two a 10.0 1 b 20.0 2 c 30.0 3 d NaN 4 Deleting another column using POP function: three a 10.0 b 20.0 c 30.0 d NaN

Row Selection, Addition, and Deletion

Bây giờ chúng ta sẽ hiểu selection hàng, addition và deletion thông qua các ví dụ. Hãy bắt đầu với khái niệm selection

Selection by Label

Hàng có thể được chọn bằng cách chuyển label hàng cho hàm loc

import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df.loc['b']

Output:

one 2.0 two 2.0 Name: b, dtype: float64

Kết quả là một series có label là tên cột của DataFrame. Và tên của series là label mà nó được lấy

Selection by integer location

Hàng có thể được chọn bằng cách chuyển vị trí số nguyên cho hàm iloc

import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df.iloc[2]

Output:

one 3.0 two 3.0 Name: c, dtype: float64

Slice Rows

Có thể chọn nhiều hàng bằng cách sử dụng toán tử ‘:'

import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df[2:4]

Output:

one two c 3.0 3 d NaN 4

Addition of Rows

Thêm hàng mới vào DataFrame bằng function append. Hàm này sẽ nối các hàng ở cuối

import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b']) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) print df

Output:

a b 0 1 2 1 3 4 0 5 6 1 7 8

Deletion of Rows Dùng index label để xóa hoặc drop hàng từ DataFrame. Nếu nhãn được nhân đôi, thì nhiều hàng sẽ bị loại bỏ

import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b']) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) # Drop rows with label 0 df = df.drop(0) print df

Output:

a b 1 3 4 1 7 8 Kết Luận

Trên đây mình chỉ giới thiệu sơ lược về Pandas cũng như 3 cấu trúc chính của Pandas: Series là các mảng một chiều, DataFrame là mảng hai chiều, và Panel là 3 chiều. Ở bài tiếp theo mình sẽ giới thiệu cách thao tác với CSV file, cơ sở dữ liệu và một số hàm hữu ích khác của Pandas

Tài liệu tham khảo

Bài viết được dịch từ nguồn: python pandas tutorials