Skip to main content

Posts

Showing posts with the label DataScience

[Python] fractions - tính toán phân số trên Python

Trong một bài viết gần đây, chúng tôi đã giải thích hiện tượng "kỳ lạ" khi 0.1 + 0.1 + 0.1 KHÔNG BẰNG 0.3 khi sử dụng Python hay nhiều ngôn ngữ lập trình khác (C, Java, PHP, Ruby, Golang ...). Nếu bạn vẫn còn thấy nó chưa hết lạ, bấm vào đây để làm quen . Một giải pháp xử lý vấn đề này là sử dụng thư viện " fractions " có sẵn của Python để tính toán các số hữu tỷ (phân số - rational number). Tập số hữu tỷ được ký hiệu là tập Q khi học ở phổ thông: các tập số Thư viện `` fractions `` có một kiểu dữ liệu tên là Fraction, nó giúp biểu diễn các phân số và thực hiện tính toán trên Python. Fraction có thể nhận nhiều dạng đầu vào khác nhau: - Tử số và mẫu số - String biểu diễn phân số - Một số integer hay float Các đoạn code sử dụng Python 3 với IPython. Ta import thư viện trước: In [3]: from fractions import Fraction as F Đầu vào là tử số và mẫu số: In [4]: F(16, 10) Out[4]: F(8, 5)

[Python] Thêm, sửa dữ liệu trong pandas DataFrame

Tạo một DataFrame kích thước 5x4, xem cách tạo tại đây . Việc thêm hay sửa giá trị, trong pandas gọi là "setting". Tạo DataFrame In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: indexes = pd.Series(pd.date_range('20170106', periods=5)) In [4]: indexes Out[4]: 0   2017-01-06 1   2017-01-07 2   2017-01-08 3   2017-01-09 4   2017-01-10 dtype: datetime64[ns]

[pandas] Truy cập nội dung DataFrame

Bài trước đã hướng dẫn các khái niệm cơ bản và cách tạo một bảng dữ liệu bằng pandas . Bài này sẽ hướng dẫn cách xem bất cứ phần nào ta muốn trong bảng (DataFrame) đã tạo. Tạo bảng mới In [1]: import pandas as pd In [4]: import numpy as np In [5]: dates = pd.date_range('20161212', periods=6) In [6]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) In [7]:  df Out[7]:                    A         B         C         D 2016-12-12 -0.115304 -0.400382  1.254944  0.702264 2016-12-13  1.436155  0.476939  1.334369  0.223856 2016-12-14 -0.124606 -0.017318  0.824345 -0.432029 2016-12-15 -1.013802  0.266865  1.341752 -0.990876 2016-12-16  0.669347 -1.086764  0.555358 -0.579439 2016-12-17...

[Python] Tạo bảng dữ liệu với pandas

pandas là gì pandas là bộ công cụ để phân tích và chỉnh sửa dữ liệu mạnh nhất thế giới , được sử dụng rộng rãi trong phân tích tài chính, phân tích dữ liệu. Python pandas pandas là một Python package. Cài đặt pandas (trong virtualenv): $ pip install pandas ... Installing collected packages: pandas Successfully installed pandas-0.19.2 NOTE: pandas phụ thuộc vào package numpy,  tức cài xong pandas thì đã có cả pandas lẫn numpy. Muốn phân tích thì phải có dữ liệu và hiển thị nó lên bảng thành hàng cột đã rồi làm gì thì làm. Trong bài đầu tiên của series, ta sẽ sử dụng pandas để tạo một bảng dữ liệu có hàng, cột, giống như Excel hay Google spreadsheet. Kiểu dữ liệu trong pandas pandas có hai kiểu dữ liệu chủ chốt - Series: kiểu dữ liệu một chiều (1D) - chuỗi các giá trị - DataFrame: kiểu dữ liệu hai chiều (2D) - tức sẽ biểu diễn thành bảng , có hàng / cột trên Excel hay Google spreadsheet.

Popular posts from this blog

Tài liệu và hướng dẫn học Python

Để tiết kiệm thời gian, tốt nhất là đi học PyMI Updated: 130617 Sau đây là các tài liệu khuyên dùng: Vì nhiều lý do, nên học python2.7 tại thời điểm hiện tại (giờ là tháng 6/2013 - muốn biết tại sao thì tự tìm hiểu) python 3.5+ (giờ là tháng 2/2017) Chuẩn bị: 1. biết bật tắt máy 2. biết cài python 3. tập gõ 10 ngón - gõ 2 ngón hay 1 ngón cũng không sao, nhưng 10 ngón là cách dễ nhất để gõ nhanh nhất. Tài liệu - Nên dùng tài liệu tại trang chủ của Python làm chính, tham khảo thêm các tài liệu khác tại http://www.familug.org/2016/12/free-ebook.html Căn bản, mới học 1.1 Python PyMI.vn https://pymi.vn/tutorial/ 1.2. Python offical tutorial kết hợp làm bài tập trên HackerRank  (đề bài bằng tiếng Anh, nhưng Google translate 1 lúc cũng ra vì có nhiều ví dụ mẫu đi kèm). Học viên của Pymi.vn có rất nhiều học viên đã tự học với Learn Python the hard way nhưng chưa thấy ai thành công cả. Hai link dưới nên đọc sau khi đã nắm được những phần cơ bản của ngôn ngữ pytho...

The PyMiers

New FAMILUG