Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về phân tích khám phá dữ liệu (EDA) trong Python, cụ thể hơn là data profiling với pandas.

Kế thừa trong Python cho phép bạn xây dựng lớp mới bằng cách tái sử dụng và mở rộng chức năng của các lớp hiện có. Tìm hiểu cách thiết kế quan hệ lớp cha–con, triển khai các mẫu kế thừa và áp dụng kỹ thuật như ghi đè phương thức.

Tìm hiểu các kỹ thuật then chốt như xử lý ngoại lệ và phòng ngừa lỗi để xử lý hiệu quả ngoại lệ KeyError trong Python.

Python cung cấp ba toán tử logic: and, or và not. Các toán tử này, còn gọi là toán tử Boolean, đánh giá nhiều điều kiện và xác định giá trị chân lý tổng thể của một biểu thức.

Tìm hiểu cách dùng \n để chèn ngắt dòng trong chuỗi và lệnh print(). Dùng tham số end để giữ đầu ra trên một dòng. Cải thiện kỹ năng xử lý tệp với os.linesep để quản lý văn bản trên các hệ thống khác nhau.

Hướng dẫn NumPy cho người mới bắt đầu, trong đó bạn sẽ học cách tạo mảng NumPy, dùng broadcasting, truy cập giá trị, thao tác mảng và nhiều hơn nữa.

Tìm hiểu cách dùng câu lệnh pass của Python trong vòng lặp, hàm và lớp. Hiểu tầm quan trọng của pass đối với việc thực thi mã và khả năng đọc.

Tìm hiểu cách xây dựng và nâng cao biểu đồ tròn bằng thư viện Matplotlib và Pandas của Python. Khám phá ví dụ mã thực tiễn và các mẹo thiết kế thiết yếu để tạo trực quan rõ ràng, dễ đọc.

Kiểm soát đầu ra của print trong Python để tránh tự động xuống dòng. Tìm hiểu cách ghi đè hành vi xuống dòng mặc định bằng tham số end, mô-đun sys và phép nối chuỗi.

Khám phá ba kỹ thuật đơn giản để làm tròn lên trong Python: dùng math.ceil() từ mô-đun math, dùng mô-đun decimal và NumPy.

Một hướng dẫn SciPy giúp bạn học những kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính cần cho machine learning bằng Python, với trọng tâm là cách thực hiện bằng NumPy.

Sử dụng Python Pandas để chọn cột từ DataFrame. Làm theo hướng dẫn với ví dụ mã và học các cách khác nhau để chọn dữ liệu của bạn ngay hôm nay!