Con trăn không có giá trị
Ngày đăng:
27/12/2022
Trả lời:
0
Lượt xem:
200
Show
Lưu ý trước khi bắt đầuNhư đã nói, bạn có thể đánh dấu lại bài viết này vào trình duyệt yêu thích của bạn, khi cần tìm đoạn mã nào đó, bạn có thể nhấn Ctrl + F hoặc ⌘ + F (trên máy Mac) Để sử dụng được các đoạn đó
Cách đọc dữ liệu trong Pandas PythonCác câu lệnh trong phần này giúp bạn có thể tải hoặc nhập dữ liệu từ nhiều nguồn và nhiều định dạng dữ liệu khác nhauCách đọc dữ liệu từ tệp CSV
Cách đọc dữ liệu từ một tệp TSV
Cách đọc dữ liệu từ một tệp Excel
Cách đọc dữ liệu từ SQL cơ sở dữ liệu
Cách đọc dữ liệu từ nguồn JSON (tệp, chuỗi hoặc URL)
Cách đọc dữ liệu từ nguồn HTML (tệp, chuỗi hoặc URL)
Cách đọc dữ liệu từ Clipboard Nội dung của Clipboard sẽ được chuyển đến 7Cách đọc dữ liệu kiểu từ điển trong Python 1Cách xuất dữ liệu từ Pandas DataFrameTrong phần này, chúng tôi sẽ tổng hợp một số cách xuất dữ liệu từ Pandas DataFrame ra một số nguồn thông tinCách xuất dữ liệu từ DataFrame ra tệp CSV 2Cách xuất dữ liệu từ DataFrame ra tệp Excel 0Cách xuất dữ liệu từ DataFrame ra SQL 1Cách xuất dữ liệu từ DataFrame ra JSON 2Cách tạo data testNhững dòng mã trong phần này sẽ giúp bạn tạo dữ liệu kiểm tra với sự trợ giúp của thư viện NumpyCách tạo kiểm tra bảng dữ liệu với Numpy và PandasĐoạn mã này sẽ tạo ra một bảng bao gồm 23 dòng và 4 cột, được điền vào các giá trị ngẫu nhiên từ Numpy 3Cách tạo chuỗi từ một danh sách 4Cách thêm chỉ mục là cột ngày tháng 5Cách xem và kiểm tra dữ liệuNhững câu lệnh trong phần này sẽ giúp bạn kiểm tra DataFrame hoặc Series trong Panda theo một vị trí cụ thểCách xem n line đầu tiên của DataFrame 6Cách xem dòng cuối cùng của DataFrame 7Cách lấy số dòng cột của DataFrame 8Cách lấy số dòng cột của DataFrame 8Xem thông tin về Index, data type and dung lượng của DataFrame 0Table table total results for the column has data type is number 1Xem giá trị duy nhất và đếm số giá trị này, đếm cả trường hợp NALưu ý Áp dụng cho các đối tượng Series 2Tổng giá trị duy nhất cuối cùng và tính cho tất cả các cột 3Trích xuất một phần dữ liệu trong Pandas DataFrameNhững câu lệnh trong phần này sẽ giúp bạn trích xuất dữ liệu từ DataFrame hoặc Series trong PandasTrả về một cột của DataFrame dưới dạng ChuỗiTrả về các cột có nhãn là col như một Series 4Trả về các cột trong danh sách dưới dạng DataFrame mới 5Chọn dữ liệu theo vị trí 6Select data by index 7Select data at first line 8Chọn dữ liệu ở dòng đầu tiên, ô thứ nhất của DataFrame 9Cách làm sạch dữ liệu trong Pandas DataFrameCác đoạn mã trong phần này sẽ giúp bạn xử lý và làm sạch dữ liệuĐổi tên các cột trong DataFrame theo thứ tự 0Kiểm tra dữ liệu với giá trị null 1Check tra data with other value null 2Remove the whole lines with data null 3Remove the whole column has data null 4Bỏ qua các dòng có nhiều hơn giá trị null 5Cách thay thế toàn bộ giá trị null bằng giá trị x 6Cách thay thế toàn bộ giá trị null bằng giá trị khácThay giá trị null trong Series bởi giá trị trung bình của các giá trị trong Series (có nghĩa là có thể được thay thế bởi các hàm khác trong thống kê mô-đun của Python) 7Cách chuyển đổi kiểu dữ liệu của sê-ri sang Float 8Cách thay thế giá trị này bởi giá trị khácThay tất cả các giá trị bằng 8 bởi 9 9Cách thay nhiều giá trị cùng lúc 0Đổi tên hàng loạt cột bằng lambda 1Cách đổi tên cột cụ thể trong DataFrame 2Change index in DataFrame 3Change the index row in DataFrame 4Cách lọc, sắp xếp, nhóm dữ liệu trong Pandas DataFrameCác câu lệnh trong phần này sẽ giúp bạn thực hiện các thao tác lọc, sắp xếp hoặc nhóm dữ liệu trong DataFrame một cách dễ dàngLọc dữ liệu theo điều kiệnLọc ra các dòng mãn điều kiện 0 lớn hơn 1 5Lọc ra các dòng mãn điều kiện. has value column 0 in distance 3 to 4 6Sắp xếp dữ liệuSắp xếp dữ liệu trong cột 5 theo chiều thuận (tăng dần) 7Sắp xếp dữ liệu trong cột 6 theo nghịch (giảm dần) 8Sắp xếp 5 theo chiều thuận và 6 theo nghịch 9Group data, pivot data with groupbyPivot dữ liệu theo 5 0Pivot dữ liệu theo nhiều cột 5, 6Pivot dữ liệu với pivot_table trong DataFrameTạo một Pivot Table, nhóm dữ liệu theo cột 5, tính trung bình của 6, 14 1Tính trung bình của tất cả các cột 2Tính max mỗi dòngApplication function np. max() for each data lines 3Nối dữ liệu, gộp dữ liệu bằng Pandas DataFrameNối dữ liệu DataFrame theo chiều dọcNối các dòng của 15 xuống dưới 16 (Số lượng các cột trong 2 DataFrames này phải giống nhau) 4Nối dữ liệu DataFrame theo chiều ngangNối các cột của 15 sang phải các cột của 16 (Số lượng các dòng trong 2 DataFrames này phải giống nhau) 5Tham gia dữ liệu 2 DataFrames theo kiểu SQL 6Join 2 DataFrame 15 và 16 theo cột chung 5, kiểu Join là 22. Ngoài ra còn hỗ trợ các kiểu tham gia. 23, 24, 25Dữ liệu thống kê bằng Pandas DataFrameData Statistics for Numbers Columns 1Tính nghĩa là cho tất cả các cột 8Tính tương quan giữa các cột 9Dem number null value for the column 0Find the best value for each column 1Find the small value for each column 2Find the media value for each column 3Tìm giá trị độ lệch chuẩn cho mỗi cột 4Hi vọng với bài viết này, Thành sẽ giúp bạn làm việc dễ dàng hơn với DataFrame trong Pandas. Đừng quên tham khảo khóa học Lập trình tương tác Python Excel chìa khoá tối ưu công việc |