7 Bước Để Nâng Cao Kỹ Năng Sắp Xếp Dữ Liệu Trong Pandas và Python

Sắp xếp dữ liệu (Data wrangling) là quá trình thiết yếu để làm sạch, chuyển đổi và tổ chức dữ liệu thô. Quy trình này không chỉ quan trọng cho các chuyên gia phân tích mà còn là một nền tảng quan trọng cho các doanh nghiệp và công ty đầu tư. Trong bài viết này, BAC sẽ cùng bạn khám phá 7 bước để thành thạo việc sắp xếp dữ liệu sử dụng Pandas và Python.

1. Nắm Vững Nguyên Tắc Cơ Bản Về Python

Trước tiên, để thành công trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn cần có kiến thức cơ bản về lập trình, đặc biệt là với Python. Dưới đây là những điều bạn nên tìm hiểu:

• Cú pháp và kiểu dữ liệu trong Python: Làm quen với các cấu trúc điều khiển, dữ liệu tích hợp và lập trình hướng đối tượng.
• Quét web cơ bản: Nắm bắt cách hoạt động của HTML, HTTP cũng như sử dụng các thư viện như BeautifulSoup.
• Kết nối cơ sở dữ liệu: Tìm hiểu cách sử dụng các thư viện như SQLAlchemy để thực hiện truy vấn SQL từ Python.

2. Tải Dữ Liệu Từ Nhiều Nguồn Khác Nhau

Bước đầu tiên trong việc sắp xếp dữ liệu là thiết lập môi trường làm việc. Cài đặt Pandas và các thư viện phụ trợ như NumPy. Hãy làm quen với các phương thức đọc dữ liệu vào DataFrame từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như:

• Tệp CSV: Sử dụng pd.read_csv() để nhập dữ liệu từ tệp CSV.
• Tệp Excel: Sử dụng pd.read_excel() cho dữ liệu từ Excel.
• Tệp JSON: Sử dụng pd.read_json() để thao tác với định dạng JSON.
• Tệp Parquet: Sử dụng pd.read_parquet() để nhập dữ liệu từ tệp Parquet.
• Cơ sở dữ liệu quan hệ: Sử dụng pd.read_sql() để truy vấn và tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.

3. Chọn Hàng Và Cột, Lọc Khung Dữ Liệu

Khi làm việc với Pandas, việc lựa chọn và lọc dữ liệu là rất quan trọng. Bạn có thể sử dụng các phương thức sau:

• Lập chỉ mục với .loc[] và .iloc[]: Chọn dữ liệu theo nhãn hoặc vị trí.
• Lọc dữ liệu: Sử dụng điều kiện với biểu thức boolean để chọn các hàng phù hợp với tiêu chí nhất định.

4. Làm Sạch Dữ Liệu

Làm sạch dữ liệu là rất cần thiết trước khi tiến hành phân tích. Các bước bạn cần thực hiện bao gồm:

• Kiểm tra dữ liệu: Sử dụng các phương thức như head(), tail(), info() để có cái nhìn tổng quát về tập dữ liệu.
• Xử lý giá trị thiếu: Sử dụng isna() và dropna() để phát hiện và loại bỏ giá trị bị thiếu.
• Xử lý hàng trùng lặp: Sử dụng drop_duplicates() để loại bỏ các bản sao không cần thiết.

5. Chuyển Đổi, GroupBy và Tập Hợp

Để tóm tắt dữ liệu theo tiêu chuẩn, bạn cần thành thạo các kỹ thuật chuyển đổi và sử dụng GroupBy:

• Chuyển đổi dữ liệu: Thêm, đổi tên hoặc loại bỏ cột.
• GroupBy: Sử dụng phương thức groupby() để phân nhóm dữ liệu và áp dụng các hàm tổng hợp như tổng, trung bình, v.v.

6. Joins và Bảng Tổng Hợp

Sử dụng chức năng hợp nhất để kết hợp dữ liệu từ nhiều DataFrame:

• Merge DataFrames: Kết hợp dữ liệu bằng hàm merge(), tìm hiểu các loại nối như nối trong, ngoại, trái và phải.
• Tạo bảng tổng hợp: Sử dụng pivot_table() để tạo bảng tổng hợp cho việc phân tích sâu hơn.

7. Xây Dựng Bảng Điều Khiển Dữ Liệu

Cuối cùng, hãy xây dựng bảng điều khiển tương tác để quản lý và phân tích dữ liệu. Bạn có thể sử dụng thư viện Streamlit để tạo bảng thông tin mà không cần viết mã HTML phức tạp. Điều này giúp bạn phát triển kỹ năng phân tích và trình bày dữ liệu một cách trực quan.

Hy vọng rằng những thông tin trên sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng sắp xếp dữ liệu của mình. Đừng quên theo dõi các bài viết mới nhất trên Blog của BAC nhé!
source: viblo