Pandas

Tên “Pandas” bắt nguồn từ cụm từ “panel data,” một thuật ngữ kinh tế lượng dùng để chỉ các bộ dữ liệu có các quan sát qua nhiều khoảng thời gian. Ngoài ra, đây cũng là sự rút gọn của “Python Data Analysis,” nhấn mạnh chức năng chính của nó. Kể từ khi ra đời vào năm 2008 bởi Wes McKinney, Pandas đã trở thành nền tảng của hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python, hoạt động hài hòa với các thư viện như NumPy, Matplotlib và SciPy.

Pandas giúp xử lý nhanh dữ liệu lộn xộn bằng cách tổ chức dữ liệu theo mức độ liên quan và quản lý hiệu quả các giá trị bị thiếu, cùng nhiều tác vụ khác. Nó cung cấp hai cấu trúc dữ liệu chính: DataFrame và Series, giúp đơn giản hóa việc quản lý cả dữ liệu văn bản lẫn số.

Các tính năng chính của Pandas

1. Cấu trúc dữ liệu

Pandas nổi tiếng với các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ, là nền tảng cho các tác vụ thao tác dữ liệu.

• Series: Một mảng một chiều có gán nhãn, có thể chứa dữ liệu thuộc bất kỳ loại nào, như số nguyên, chuỗi hay số thực. Các nhãn trục trong Series được gọi chung là chỉ mục (index). Cấu trúc này đặc biệt hữu ích khi xử lý và thao tác trên từng cột dữ liệu riêng lẻ.
• DataFrame: Một cấu trúc dữ liệu dạng bảng hai chiều, có thể thay đổi kích thước và hỗn hợp kiểu dữ liệu, với các trục được gán nhãn (hàng và cột). Có thể hình dung DataFrame như một từ điển các đối tượng Series. DataFrame lý tưởng cho việc làm việc với các bộ dữ liệu dạng bảng hoặc bảng tính, cho phép thao tác và phân tích dữ liệu dễ dàng.

2. Căn chỉnh dữ liệu và xử lý dữ liệu thiếu

Xử lý dữ liệu thiếu là một trong những thế mạnh của Pandas. Nó cung cấp khả năng căn chỉnh dữ liệu tinh vi, cho phép thao tác dễ dàng với dữ liệu có giá trị bị thiếu. Dữ liệu thiếu được biểu diễn dưới dạng NaN (not a number) trong các cột số thực. Pandas cung cấp nhiều phương pháp để điền hoặc loại bỏ giá trị thiếu, đảm bảo tính toàn vẹn và nhất quán cho dữ liệu.

3. Lập chỉ mục và căn chỉnh

Lập chỉ mục và căn chỉnh trong Pandas rất quan trọng để tổ chức và gán nhãn dữ liệu hiệu quả. Tính năng này giúp dữ liệu dễ tiếp cận và dễ hiểu, cho phép thực hiện các thao tác dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng. Pandas cung cấp các công cụ mạnh để lập chỉ mục, giúp tổ chức và căn chỉnh các bộ dữ liệu lớn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu liên tục.

4. Nhóm và tổng hợp dữ liệu (Group By)

Pandas cung cấp chức năng nhóm (group-by) mạnh mẽ để thực hiện các thao tác chia nhỏ - áp dụng - kết hợp trên bộ dữ liệu, một mô hình phân tích phổ biến trong khoa học dữ liệu. Điều này cho phép tổng hợp và biến đổi dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, giúp dễ dàng rút ra thông tin và thực hiện phân tích thống kê. Hàm GroupBy sẽ chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên tiêu chí xác định, áp dụng một hàm cho từng nhóm rồi kết hợp kết quả lại.

5. Nhập/xuất dữ liệu (Data I/O)

Pandas bao gồm một loạt các hàm để đọc và ghi dữ liệu giữa các cấu trúc dữ liệu trong bộ nhớ và các định dạng tệp khác nhau, như CSV, Excel, JSON, cơ sở dữ liệu SQL và nhiều loại khác. Tính năng này giúp đơn giản hóa quá trình nhập và xuất dữ liệu, biến Pandas thành công cụ linh hoạt cho quản lý dữ liệu trên nhiều nền tảng.

6. Hỗ trợ nhiều định dạng tệp

Khả năng xử lý nhiều định dạng tệp là một ưu điểm lớn của Pandas. Thư viện hỗ trợ các định dạng như JSON, CSV, HDF5 và Excel, v.v. Sự linh hoạt này giúp dễ dàng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đơn giản hóa quy trình phân tích dữ liệu.

7. Chức năng chuỗi thời gian

Pandas được tích hợp sẵn các tính năng hỗ trợ dữ liệu chuỗi thời gian, như tạo dãy ngày, chuyển đổi tần suất, thống kê cửa sổ trượt và dịch chuyển thời gian. Những chức năng này đặc biệt hữu ích cho các nhà phân tích tài chính và khoa học dữ liệu khi làm việc với dữ liệu phụ thuộc vào thời gian, cho phép phân tích chuỗi thời gian toàn diện.

8. Biến đổi dữ liệu

Pandas cung cấp các công cụ mạnh để biến đổi và xoay dữ liệu, giúp dễ dàng điều chỉnh dữ liệu về định dạng mong muốn. Tính năng này rất cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô thành cấu trúc dễ phân tích hơn, hỗ trợ rút ra nhận định và ra quyết định tốt hơn.

9. Hiệu năng tối ưu

Hiệu năng của Pandas được tối ưu hóa cho hiệu quả và tốc độ, giúp phù hợp khi xử lý các bộ dữ liệu lớn. Lõi của nó được viết bằng Python và C, đảm bảo các thao tác được thực thi nhanh chóng và tiết kiệm tài nguyên. Điều này làm Pandas trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhà khoa học dữ liệu cần công cụ thao tác dữ liệu nhanh.

10. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa là một khía cạnh quan trọng của phân tích dữ liệu, và Pandas cung cấp sẵn khả năng vẽ biểu đồ và phân tích đồ thị. Thông qua tích hợp với các thư viện như Matplotlib, Pandas cho phép người dùng tạo các biểu đồ thông tin giúp tăng khả năng diễn giải kết quả phân tích dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng Pandas

1. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu

Pandas là công cụ mạnh để làm sạch dữ liệu, như loại bỏ dữ liệu trùng, xử lý giá trị thiếu và lọc dữ liệu. Chuẩn bị dữ liệu hiệu quả là yếu tố then chốt trong phân tích dữ liệu và quy trình học máy, và Pandas giúp quá trình này trở nên liền mạch.

2. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)

Trong EDA, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Pandas để khám phá và tóm tắt bộ dữ liệu, nhận diện mẫu và tạo ra những nhận định. Quá trình này thường bao gồm phân tích thống kê và trực quan hóa, được hỗ trợ bởi tích hợp của Pandas với các thư viện như Matplotlib.

3. Chuyển đổi và biến đổi dữ liệu

Pandas xuất sắc trong việc chuyển đổi dữ liệu, quá trình biến đổi dữ liệu thô thành định dạng phù hợp hơn cho phân tích. Điều này bao gồm biến đổi dữ liệu, hợp nhất các bộ dữ liệu, tạo cột tính toán mới, giúp thực hiện các biến đổi dữ liệu phức tạp dễ dàng hơn.

4. Phân tích dữ liệu tài chính

Pandas được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu tài chính nhờ hiệu năng với dữ liệu chuỗi thời gian và khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Các nhà phân tích tài chính dùng nó để thực hiện các phép tính như tính trung bình động, phân tích giá cổ phiếu và mô hình hóa dữ liệu tài chính.

5. Học máy

Mặc dù Pandas không phải là thư viện học máy, nhưng nó đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các thuật toán học máy. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Pandas để tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào các mô hình học máy, đảm bảo hiệu năng tối ưu cho mô hình.

Ví dụ sử dụng Pandas

Ví dụ 1: Tạo một DataFrame

import pandas as pd

# Tạo DataFrame từ một từ điển
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Kết quả:

      Name  Age         City
0    Alice   24     New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22      Chicago

Ví dụ 2: Làm sạch dữ liệu

# Xử lý dữ liệu thiếu
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Điền giá trị thiếu bằng 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Kết quả:

     A    B  C
0  1.0  0.0  4
1  2.0  2.0  0
2  0.0  3.0  6

Ví dụ 3: Nhóm và tổng hợp dữ liệu

# Nhóm theo 'City' và tính tuổi trung bình
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Kết quả:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas và tự động hóa AI

Trong bối cảnh AI và tự động hóa AI, Pandas đóng vai trò quan trọng trong tiền xử lý và xây dựng đặc trưng dữ liệu, đây đều là các bước nền tảng khi xây dựng mô hình học máy. Tiền xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch và biến đổi dữ liệu thô thành định dạng phù hợp cho mô hình hóa, trong khi xây dựng đặc trưng là tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có nhằm cải thiện hiệu năng mô hình.

Các chatbot và hệ thống AI thường dựa vào Pandas để xử lý dữ liệu vào ra, thực hiện các tác vụ như phân tích cảm xúc, phân loại ý định và rút trích thông tin từ tương tác của người dùng. Bằng cách tự động hóa các công việc liên quan đến dữ liệu, Pandas giúp đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai hệ thống AI, cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả hơn.

Nghiên cứu

Dưới đây là một số bài báo khoa học liên quan bàn về Pandas trong các bối cảnh khác nhau:

1. PyPanda: a Python Package for Gene Regulatory Network Reconstruction

   • Tác giả: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Tóm tắt: Bài báo này mô tả PyPanda, một phiên bản Python của thuật toán PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation), được sử dụng để suy luận mạng điều hòa gen. PyPanda mang lại hiệu suất nhanh hơn và bổ sung các tính năng phân tích mạng so với phiên bản C++ gốc. Gói này là mã nguồn mở và có sẵn miễn phí trên GitHub.
   • Đọc thêm

2. An Empirical Study on How the Developers Discussed about Pandas Topics

   • Tác giả: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Tóm tắt: Nghiên cứu này khảo sát cách các lập trình viên thảo luận về các chủ đề Pandas trên các diễn đàn trực tuyến như Stack Overflow. Bài viết xác định mức độ phổ biến và những thách thức của các chủ đề Pandas khác nhau, phân loại thành xử lý lỗi, trực quan hóa, hỗ trợ bên ngoài, dataframe và tối ưu hóa. Kết quả nghiên cứu nhằm hỗ trợ các lập trình viên, giáo viên và người học hiểu và giải quyết các vấn đề thường gặp khi sử dụng Pandas.
   • Đọc thêm

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Tác giả: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Tóm tắt: Bài báo này giới thiệu pyCube, một công cụ Python để tạo và truy vấn các khối dữ liệu (data cube). Trong khi các công cụ truyền thống sử dụng giao diện đồ họa, pyCube cung cấp phương pháp lập trình dựa trên Python và Pandas, hướng đến các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng kỹ thuật. Công cụ này cho thấy sự cải thiện hiệu suất đáng kể so với các triển khai truyền thống.
   • Đọc thêm