Pandas là thuật ngữ quen thuộc với dân công nghệ IT, lập trình viên, còn với những người khác có thể ít hoặc không biết đến. Sau đây chúng ta sẽ cùng tìm hiểu chi tiết Pandas là gì, lợi ích của Pandas và cách thức hoạt động như thế nào nhé.
Pandas là gì?
“Pandas là từ viết tắt của Panel Data là thư viện phần mềm được viết cho ngôn ngữ lập trình Python để xử lý và phân tích dữ liệu”
Pandas ra đời vào năm 2008 và được phát triển bởi Wes McKinney. Cái tên “Pandas” xuất phát từ thuật ngữ trong kinh tế lượng “dữ liệu bảng” mô tả các tập dữ liệu gồm các quan sát trong nhiều khoảng thời gian. Pandas được các chuyên gia lập trình đánh giá cao vì cung cấp hiệu suất tối ưu hóa cao khi mã nguồn back-end được viết bằng ngôn ngữ lập trình C hoặc Python.
Pandas cung cấp cấu trúc và hoạt động dữ liệu giúp việc phân tích và thao tác dữ liệu được nhanh mạnh, linh hoạt và dễ sử dụng hơn. Thư viện mã nguồn mở củng cố Python bằng cách cung cấp cho ngôn ngữ lập trình (Programming Language) phổ biến khả năng hoạt động với dữ liệu giống như là bảng tính, cho phép tải, thao tác, căn chỉnh và hợp nhất nhanh chóng, bên cạnh các chức năng chính khác nữa.
Thư viện mã nguồn mở (Pandas) được tạo ra giống như một công cụ hoặc khối xây dựng cấp cao với mục đích để thực hiện phân tích thế giới thực một cách thực tế bằng Python. Trong tương lai, những người tạo ra thư viện mã nguồn mở dự định sẽ phát triển nó thành một công cụ phân tích và xử lý dữ liệu mã nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt nhất, phù hợp với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.
Sử dụng Pandas mang lại những lợi ích gì?
Theo các nhà tổ chức Python Package Index thì Pandas (thư viện mã nguồn mở) mang lại một số lợi ích sau:
– Thư viện mã nguồn mở giúp việc thao tác và phân tích dữ liệu nhanh và hiệu quả.
– Dễ dàng xử lý dữ liệu bị thiếu (biểu thị bằng NaN) trong cả dữ liệu dấu phẩy động và không dấu phẩy động.
– Pandas (Thư viện mã nguồn mở) có thể lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
– Giúp căn chỉnh dữ liệu tự động và rõ ràng: các đối tượng trong thư viện mã nguồn mở có thể được căn chỉnh rõ ràng theo một tập hợp nhãn hoặc chỉ cần bỏ qua các nhãn và để chuỗi, DataFrame, tự động căn chỉnh dữ liệu trong các tính toán.
– Chức năng nhóm mạnh mẽ, linh hoạt giúp lập trình viên thực hiện các thao tác phân tách – áp dụng – kết hợp trên các tập dữ liệu cho cả việc tổng hợp & chuyển đổi dữ liệu.
– Có khả năng thay đổi kích thước linh hoạt: Pandas có thể được chèn và xóa cột khỏi DataFrames và các đối tượng có chiều cao hơn.
– Thư viện mã nguồn mở trong Python giúp phân chia dựa trên nhãn thông minh, lập các chỉ mục ưa thích và tập hợp các tập dữ liệu lớn.
– Giúp chuyển đổi dữ liệu rời rạc dễ dàng, có thể lập chỉ mục khác nhau trong các cấu trúc dữ liệu của Python và Numpy khác để tạo thành các đối tượng DataFrame.
– Pandas giúp định hình lại và xoay vòng các tập dữ liệu một cách linh hoạt, hợp nhất và nối các tập dữ liệu trực quan và ghi nhãn theo cấp bậc của trục.
– Nhờ có thư viện mã nguồn mở (Pandas) mà các công cụ I/O trở nên mạnh mẽ để tải dữ liệu từ các tệp Excel, tệp phẳng (CSV và được phân tách), cơ sở dữ liệu và lưu/tải dữ liệu định dạng HDF5 siêu nhanh.
– Thư viện mã nguồn mở Pandas cung cấp các chức năng dành riêng cho chuỗi thời gian: thống kê cửa sổ động, tạo phạm vi ngày và chuyển đổi tần số hoặc thay đổi ngày và độ trễ.
Cách thức hoạt động của Pandas
Nội dung ở trên đã giải thích Pandas là gì và những mợi ích của nó mang lại. Tiếp theo, chúng tôi sẽ trình bày chi tiết cách thức Pandas hoạt động như thế nào cho mọi người cùng biết.
Trong thư viện mã nguồn mở Pandas là DataFrames – bảng dữ liệu giống như Array hai chiều. Trong đó mỗi cột lại chứa các giá trị của một biến và mỗi hàng lại chứa một bộ giá trị từ mỗi cột. Dữ liệu được lưu trữ trong DataFrame có thể tồn tại dạng số, hệ số hoặc là ký tự. Trong Pandas DataFrames được coi như một từ điển hoặc là tập hợp các đối tượng chuỗi.
Thường thì các nhà khoa học dữ liệu và nhân viên lập trình đã quen với ngôn ngữ lập trình R cho việc tính toán thống kê. Nhưng khi sử dụng sang DataFrames như một cách lưu dữ liệu trong các lưới để có thể dễ dàng xem xét tổng quan. Điều này có thể hiện Pandas (thư viện mã nguồn mở) chủ yếu được sử dụng cho học máy ở dạng DataFrames.
Thư viện mã nguồn mở Pandas cho phép người dùng nhập và xuất dữ liệu theo dạng bảng với nhiều định dạng khác nhau, ví dụ như tệp JSON, CSV.
Pandas cũng cho phép lập trình viên thực hiện nhiều thao tác dữ liệu khác nhau, thực hiện các tính năng làm sạch dữ liệu gồm tạo cột dẫn xuất, sắp xếp, chọn tập hợp con, điền, thay thế, nối, thống kê tóm tắt và vẽ biểu đồ.
Lý do nên chọn thư viện mã nguồn mở Pandas
Mục tiêu của Pandas (thư viện mã nguồn mở) là trở thành khối căn bản (building block) cấp cao cơ bản áp dụng cho công việc thực tế, phân tích dữ liệu thế giới thực trong ngôn ngữ lập trình Python. Và rộng hơn là trở thành công cụ thao tác/phân tích mã nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt nhất có sẵn trong bất kỳ loại ngôn ngữ lập trình nào.
Dưới đây là những lý do vì sao nên chọn Pandas:
Thư viện mã nguồn mở (Pandas) trong Python phù hợp với nhiều loại dữ liệu khác nhau, cụ thể là:
+ Dữ liệu dạng bảng với các cột được nhập không đồng nhất, như trong bảng SQL hay là bảng Excel.
+ Dữ liệu ma trận tùy ý (có thể nhập đồng nhất hoặc không đồng nhất) giữa nhãn hàng và cột.
+ Dữ liệu chuỗi thời gian được sắp xếp theo thứ tự và không thứ tự (không cần có tần số cố định).
+ Thư viện mã nguồn mở trong Python được xây dựng dựa trên NumPy với hai cấu trúc dữ liệu chính là Series (1 chiều) và Data Frame (2 chiều). Nó xử lý được phần lớn các trường hợp trong lĩnh vực khoa học xã hội, tài chính, thống kê và nhiều lĩnh vực kỹ thuật.
+ Bất kỳ hình thức khác trong các bộ dữ liệu quan sát/thống kê thực sự không cần phải được dán nhãn vào cấu trúc dữ liệu thư viện mã nguồn mở.
Hướng dẫn cài đặt và khai báo thư viện Pandas
Để cài đặt và khai báo viện mã nguồn mở (Pandas) trong Python, các bạn hãy tham khảo hướng dẫn dưới đây:
Hướng dẫn cài đặt thư viện Pandas trong Python
Để cài đặt Pandas trong ngôn ngữ Python, các bạn hãy sử dụng pip và gõ câu lệnh: pip install pandas
Hoặc cài đặt Pandas bằng Anaconda với câu lệnh: conda install pandas
Lưu ý: Trước khi cài đặt Pandas mọi người cần cài đặt thư viện NumPy trước (nếu như bạn cài đặt bằng Anaconda thì NumPy đã có sẵn rồi).
Hướng dẫn khai báo thư viện Pandas trong Python
Để khai báo thư viện mã nguồn mở (Pandas) trong Python, các bạn hãy dùng câu lệnh import pandas as pd. Hãy nhớ không nên thay đổi pd bằng một từ khác bởi các tài liệu hướng dẫn đều đã được quy ước ngầm như vậy.
Khái niệm Pandas là gì, lợi ích và cách hoạt động của Pandas như thế nào đã được giải thích ở trên. Nhìn chung, Pandas là một thư viện mã nguồn mở trong Python rất thông dụng và được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực lập trình máy tính đặc biệt là dùng để phân tích, thao tác với dữ liệu được nhanh chóng hơn. Hãy truy cập vào CareerLink.vn để tìm hiểu thêm nhiều thuật ngữ khác nhé.
Thúy Vui