Tìm hiểu thư viện phân tích dữ liệu PANDAS trong Python

Python là một ngôn ngữ lập trình được ứng dụng nhiều trong phát triển trí tuệ nhân tạo.Trong đó thư viện Pandas được dùng để phân tích dữ liệu tự động khá phổ biến dành riêng cho Python. Trong bài viết này, Growupwork sẽ giới thiệu với các bạn về thư viện phân tích dữ liệu PANDAS trong lập trình Python cùng với các tính năng và cách sử dụng nó.

Pandas là gì?

Theo Wiki, Pandas là một thư viện phần mềm được viết riêng cho ngôn ngữ lập trình Python để thực hiện các thao tác quản lý và và phân tích dữ liệu. Đặc biệt, nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu và các phép toán để thao tác với các bảng số và chuỗi thời gian. Đây là phần mềm miễn phí được phát hành theo giấy phép BSD.

Thư viện phân tích dữ liệu Pandas ban đầu được Wes McKinney xây dựng vào năm 2008 khi làm việc tại AQR Capital Management vì ông cần một công cụ linh hoạt, hiệu suất cao để thực hiện phân tích định lượng trên dữ liệu tài chính. Trước khi rời AQR, anh đã thuyết phục được họ cho phép anh mở nguồn thư viện và cung cấp ra ngoài.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Một nhân viên khác của AQR, Chang She cũng đã nỗ lực tham gia xây dựng thư viện Pandas vào năm 2012 với tư cách là người đóng góp lớn thứ hai.

Vào năm 2015, gấu trúc đã ký kết với tư cách là một dự án được tài trợ về mặt tài chính của NumFOCUS , một tổ chức từ thiện phi lợi nhuận ở Hoa Kỳ.

Pandas hỗ trợ Python công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ

Các thư viện phần mềm là các công cụ được đóng gói với các tính năng hữu ích dùng cho các mục đích cụ thể, Pandas cũng là một thư viện dành riêng cho Python trong việc phân tích dữ liệu. Nó hoạt động rất tốt và được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng các lập trình viên Python.

Xem thêm: Danh sách Việc làm Python đang tuyển dụng tại Growupwork.

Thư viện phân tích dữ liệu Pandas là một thư viện không thể thiếu để phân tích dữ liệu vì nó có các chức năng độc đáo như các quản lý dữ liệu lớn và có thể xử lý ở tốc độ cao hơn so với các cách truyền thống.

Pandas không chỉ có thể đọc được các loại dữ liệu khác nhau mà nó còn có thể thực hiện việc xử lý trước dữ liệu, chẳng hạn như kiểm tra và bổ sung các giá trị còn thiếu trong dữ liệu.

Ngoài ra, các vai trò của Pandas rất đa dạng, chẳng hạn như kết hợp truy xuất dữ liệu và hoạt động nhóm. Trong số đó, chức năng tạo bảng có tên là Data Frame được đánh giá rất cao vì nó có khả năng đặc biệt khi có thể quản lý chung nhiều loại dữ liệu khác nhau theo từng nhóm.

Các tính năng chính

• Đối tượng DataFrame để thao tác dữ liệu được lập chỉ mục tích hợp.
• Các công cụ để đọc và ghi dữ liệu qua lại giữa các cấu trúc dữ liệu trong bộ nhớ hoặc các định dạng tệp khác nhau.
• Căn chỉnh dữ liệu và tích hợp xử lý dữ liệu bị thiếu.
• Định hình lại và xoay vòng các tập dữ liệu.
• Cắt dựa trên nhãn, lập chỉ mục ưa thích và tập hợp con các tập dữ liệu lớn.
• Chèn và xóa cột cấu trúc dữ liệu.
• Nhóm theo công cụ cho phép các hoạt động tách-áp-dụng-kết hợp trên tập dữ liệu.
• Hợp nhất và kết hợp tập dữ liệu.
• Lập chỉ mục trục phân cấp để làm việc với dữ liệu chiều cao trong cấu trúc dữ liệu chiều thấp hơn.
• Chức năng chuỗi thời gian: Tạo phạm vi ngày và chuyển đổi tần suất, thống kê thời lượng chuyển động, hồi quy tuyến tính cửa sổ chuyển động, dịch chuyển ngày và độ trễ.
• Cung cấp tính năng lọc dữ liệu.

Lợi ích nổi bật của Pandas

1. Có thể đọc dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau

Điểm nổi bật nhất ở Pandas là có khả năng đọc nhiều loại dữ liệu khác nhau với tốc độ vượt trội mà không cần phải chuyển đổi. Nó hỗ trợ đọc tốt hầu hết các loại dữ liệu phổ biến như SQL, Excel, JSON, CSV, XML, HTML, Docx, HDF, Txt, PDF, MP3, MP4, ZIP,Image…

2. Mạnh mẽ trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu

Dữ liệu đọc vào Pandas được xử lý trên một số lượng lớn DataFrame. Không chỉ tốn ít thời gian đọc hơn mà còn giảm thiểu thời gian xử lý nên bạn có thể làm việc với các dữ liệu lớn ở tốc độ cao.

Trong phân tích dữ liệu, người ta thường lặp đi lặp lại cùng một quá trình nhiều lần, với Pandas, điều này sẽ được tối ưu để có thể được thực hiện ở tốc độ cao.

3. Khả năng kết nối với các thư viện khác

Pandas không chỉ có sức mạnh xử lý dữ liệu tuyệt vời, nó có thể đạt được những hiệu quả cao hơn nữa bằng cách liên kết với các thư viện khác. Cụ thể như ứng dụng Pandas khi xử lý dữ liệu và vẽ đồ thị 2D/3D bằng cách kết hợp với Matplotlib (một thư viện chuyên xử lý việc vẽ đồ thị của Python) hoặc thực hiện xử lý số học bằng thư viện Numpy hay các dữ liệu khoa học khác thông qua SciPy…

Hoàn toàn miễn phí

Vì Pandas là một thư viện mã nguồn mở nên nó hoàn toàn được sử dụng miễn phí cho cả người dùng cá nhân hay doanh nghiệp. Nó cũng có thể được sử dụng cho mục đích thương mại, chính vì vậy Pandas có được một cộng đồng sử dụng khá lớn.

Lời kết

Pandas là một trong những thư viện không thể thiếu để phân tích dữ liệu bằng Python, đặc biệt là các dữ liệu lớn đòi hỏi tốc độ xử lý nhanh. Do nó hoàn toàn miễn phí và được hỗ trợ khá tốt để phát triển các bản cập nhật nên bạn có thể yên tâm sử dụng. Nếu bạn đang lập trình với Python mà chưa biết về Pandas, hãy tìm hiểu ngay nhé. Hy vọng bài viết tìm hiểu về thư viện phân tích dữ liệu PANDAS trong lập trình Python trên đây sẽ giúp ích cho bạn.

Nguồn: Growupwork - Tuyển dụng việc làm tiếng Nhật lĩnh vực IT.