Hướng dẫn Python

Nhập dữ liệu là bước đầu tiên trong mọi dự án khoa học dữ liệu. Tìm hiểu vì sao các nhà khoa học dữ liệu ngày nay ưa dùng hàm pandas read_csv() cho việc này.

.loc chọn dữ liệu theo tên hàng và cột (nhãn), còn .iloc dùng chỉ số số học (vị trí). Học cách dùng cả hai kèm ví dụ.

Tìm hiểu cách sử dụng các yêu cầu HTTP trong Python để tương tác với REST API. Hướng dẫn này bao gồm yêu cầu GET và POST, ví dụ và thực tiễn tốt nhất cho tích hợp API với trọng tâm là mô-đun requests.

Trong hướng dẫn này, hãy học cách áp dụng phân cụm k-means với scikit-learn trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng API Python để kết nối hệ thống và cung cấp dữ liệu thời gian thực cho dự án của bạn. Khám phá cách truy xuất, gửi và xử lý dữ liệu, giúp ứng dụng của bạn linh hoạt và phản hồi nhanh.

Đọc hướng dẫn từng bước về cách nâng cấp Pip và Python trên Windows, macOS và Linux. Giữ môi trường của bạn luôn cập nhật và tương thích.

Làm chủ f-string của Python, cách thanh thoát nhất để xử lý định dạng chuỗi trong mã của bạn. Hướng dẫn này bao quát từ cú pháp cơ bản đến kỹ thuật nâng cao. Học cách viết mã sạch hơn, dễ bảo trì hơn với các ví dụ thực tế.

Tìm hiểu cách sử dụng các phương thức .append() và .extend() để thêm phần tử vào một list.

Tìm hiểu cách dùng phương thức pop() của Python để xóa phần tử khỏi list và dictionary, bao gồm cách xóa khi đang lặp. Học cách tránh các lỗi thường gặp như IndexError và KeyError.

Khám phá phân tích dữ liệu với Python. Pandas DataFrame giúp thao tác dữ liệu dễ dàng, từ chọn hoặc thay thế cột và chỉ mục đến reshape dữ liệu của bạn.

Để ghi chú một khối mã trong Python, bạn có thể thêm # ở đầu mỗi dòng của khối hoặc bao toàn bộ khối bằng dấu nháy ba (''' hoặc """).

Tìm hiểu cách làm cho mã của bạn mô-đun, dễ kiểm thử và dễ bảo trì bằng cách hiểu và triển khai các framework dependency injection trong Python.