Learning pandas💡.

Learning pandas: Khai Phá Sức Mạnh Phân Tích Dữ Liệu Với Python

Nắm Vững Thư Viện pandas: Hướng Dẫn Toàn Diện Cho Khoa Học Dữ Liệu

"Learning pandas" là cuốn sách hướng dẫn thực hành chuyên sâu, đưa bạn vào thế giới của thư viện pandas trong Python – công cụ không thể thiếu cho mọi nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích. Với pandas, việc thao tác, làm sạch, biến đổi và phân tích dữ liệu trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Cuốn sách này trang bị cho bạn kiến thức từ cơ bản đến nâng cao để khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, giúp bạn giải quyết các thách thức dữ liệu phức tạp trong thế giới thực. Khám phá cấu trúc dữ liệu cốt lõi như Series và DataFrame, tìm hiểu cách nhập và xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (CSV, Excel, SQL), thực hiện các phép biến đổi phức tạp, xử lý dữ liệu thiếu, gộp nhóm, hợp nhất và tạo ra các báo cáo phân tích mạnh mẽ.

Bạn Sẽ Học Được Gì Trong Cuốn Sách Này?

• Giới thiệu về Series và DataFrame: Hai cấu trúc dữ liệu chính yếu của pandas, nền tảng cho mọi thao tác dữ liệu.
• Đọc và Ghi Dữ Liệu: Hướng dẫn cách nhập và xuất dữ liệu từ/đến các định dạng phổ biến như CSV, Excel, SQL, JSON.
• Thao Tác Dữ Liệu Cơ Bản: Thực hiện chọn lọc, lọc, sắp xếp và thay đổi chỉ mục dữ liệu một cách hiệu quả.
• Làm Sạch và Xử Lý Dữ Liệu: Giải quyết dữ liệu bị thiếu, trùng lặp và ngoại lệ để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
• Gộp Nhóm và Tổng Hợp: Sử dụng các phép toán gộp nhóm (groupby) để phân tích dữ liệu theo các tiêu chí khác nhau.
• Kết Hợp và Nối DataFrame: Học cách hợp nhất (merge), nối (join) và ghép nối (concat) các tập dữ liệu.
• Làm Việc Với Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian: Xử lý và phân tích dữ liệu dựa trên thời gian, bao gồm lấy mẫu lại và trượt cửa sổ.
• Trực Quan Hóa Dữ Liệu Cơ Bản: Sử dụng các công cụ tích hợp sẵn của pandas và matplotlib để tạo biểu đồ cơ bản.

Đối Tượng Độc Giả Lý Tưởng

Cuốn sách này dành cho những lập trình viên Python, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu hoặc bất kỳ ai muốn nắm vững kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu bằng thư viện pandas. Yêu cầu có kiến thức cơ bản về Python.