emailpower / 2024-11-08

Pandas là một thư viện mã nguồn mở trong Python, được sử dụng chủ yếu để xử lý và phân tích dữ liệu. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng tìm hiểu về khái niệm Pandas cũng như các tính năng của Pandas.

Pandas là gì?

Pandas là thư viện lập trình nguồn mở, cho phép các lập trình viên làm việc với Python một cách hiệu quả hơn trong việc phân tích dữ liệu (Data Analytics), trực quan hoá dữ liệu (Data Visualization) và thao tác với các tập dữ liệu. Mặc dù mục đích chính của Pandas là phân tích dữ liệu, thư viện này cũng hỗ trợ học máy (Machine Learning), cho phép bạn chuẩn bị dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng khi đào tạo mô hình học máy của mình.

Tính năng của Pandas

Thư viện Pandas sở hữu các tính năng giúp đơn giản hóa công việc của người sử dụng. Khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, bạn có thể làm việc với Pandas để sắp xếp thông tin và tìm dữ liệu dựa trên các điều kiện cụ thể. Bên cạnh đó, Pandas giúp cải thiện chất lượng tổng thể của dữ liệu, với khả năng loại bỏ các giá trị không liên quan, các phần trống trong dữ liệu và sửa các giá trị bị thiếu.

Trong một số trường hợp. bạn có thể thao tác với dữ liệu của mình và Pandas sẽ cung cấp các tính năng thuận tiện cho phép bạn thực hiện cơ cấu lại và kết hợp các tập dữ liệu. Ngoài ra, Pandas cho phép bạn trực quan hoá dữ liệu bằng các công cụ trực quan hoá hoặc tích hợp chúng với các thư hiện Python khác.

Pandas không chỉ được sử dụng cho phân tích dữ liệu mà còn có nhiều ứng dụng khác. Các mô hình học máy được phát triển trong các thư viện Python phổ biến như TensorFlow có thể tận dụng các tập dữ liệu có cấu trúc do Pandas cung cấp. Thư viện này cũng được ưa chuộng trong cộng đồng khoa học dữ liệu vì khả năng tích hợp tốt với các thư viện Python khác và mang lại nhiều tùy chọn cho việc xử lý và phân tích dữ liệu.

Có nên chọn Pandas không?

Pandas phù hợp với các loại dữ liệu:

• Dữ liệu chuỗi thời gian có thứ tự hoặc không có thứ tự (không nhất thiết phải có tần suất cố định).
• Dữ liệu dạng bảng với các cột nhập không đồng nhất, như trong bảng SQL hoặc bảng tính Excel. 
• Bất kỳ hình thức nào khác của các bộ dữ liệu quan sát hoặc thống kê. Dữ liệu thực tế không cần phải được gán nhãn trong cấu trúc dữ liệu của Pandas. 
• Dữ liệu ma trận tùy ý (có thể đồng nhất hoặc không đồng nhất) với nhãn hàng và cột. 
• Pandas được xây dựng trên nền tảng NumPy. Hai cấu trúc dữ liệu chính của Pandas là Series (một chiều) và DataFrame (hai chiều), có khả năng xử lý phần lớn các trường hợp điển hình trong lĩnh vực tài chính, thống kê, khoa học xã hội và nhiều lĩnh vực kỹ thuật khác.

Ưu điểm của Pandas là gì?

• Có thể hỗ trợ nhiều lĩnh vực khác nhau, có thể kể đến như học máy, trực quan hoá dữ liệu và phân tích dữ liệu.
• Dễ tiếp cận vì Pandas là mã nguồn mở.
• Dễ sử dụng vì Pandas thuộc Python, một ngôn ngữ thân thiện với người mới.
• Pandas có khả năng hoạt động với tốc độ cao hơn nhiều thư viện Python khác.
• Pandas có hiệu suất tốt
• Sở hữu nhiều tính năng hữu ích liên quan đến việc quản lý dữ liệu và tập dữ liệu, chẳng hạn như tự động căn chỉnh dữ liệu, quản lý dữ liệu bị thiếu, tổng hợp và biến đổi dữ liệu linh hoạt, cũng như các công cụ cho phép người dùng tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Dễ dàng xử lý dữ liệu mất, được biểu thị dưới dạng NaN, trong dữ liệu dấu phẩy động cũng như dấu phẩy tĩnh theo ý người dùng mong muốn: bỏ qua hoặc chuyển sang 0.
• Chức năng group by mạnh mẽ, linh hoạt để thực hiện các hoạt động kết hợp phân tách áp dụng trên các tập dữ liệu, cho cả dữ liệu tổng hợp và chuyển đổi.
• Chức năng theo chuỗi thời gian (time series) cụ thể: tạo phạm vi ngày và chuyển đổi tần số, thống kê cửa sổ di chuyển, dịch chuyển ngày và độ trễ.
• Linh hoạt trong định hình lại (reshaping) và xoay (pivoting) các tập dữ liệu.

Nhược điểm của Pandas là gì?

• Pandas hữu ích cho học máy trong việc chuẩn bị dữ liệu để đào tạo một mô hình. Tuy nhiên, khi xây dựng các mô hình học sâu (Deep Learning), bạn sẽ cần chuyển sang các thư viện Python khác.
• Tương tự với các tập dữ liệu lớn đặt biệt, Python sẽ có các thư viện phù hợp hơn so với Pandas.
• Để sử dụng Pandas, bạn phải có khả năng lập trình trong Python, điều này đồng nghĩa với việc bạn buộc phải học một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn mới nếu bạn chưa có kinh nghiệm trước đó.