thienthu632
New member
###
** Trong bài học này, bạn sẽ học cách: **
* Sử dụng phương thức `.add ()` để thêm hai khung dữ liệu với nhau
* Sử dụng phương thức `.sub ()`
* Sử dụng phương thức `.mul ()` để nhân hai khung dữ liệu với nhau
* Sử dụng phương thức `.div ()`
* Sử dụng phương thức `.Mean ()` để tính giá trị trung bình của một khung dữ liệu
* Sử dụng phương thức `.std ()` để tính độ lệch chuẩn của khung dữ liệu
* Sử dụng phương thức `.var ()` để tính toán phương sai của dataFrame
**Bắt đầu nào!**
#### 1. Thêm hai khung dữ liệu với nhau
Để thêm hai khung dữ liệu với nhau, bạn có thể sử dụng phương thức `.add ()`.Phương thức `.add ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới là tổng của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể thêm chúng lại với nhau như thế này:
`` `Python
DF3 = DF1.ADD (DF2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa tổng các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 2. Trừ một DataFrame từ một data khác
Để trừ một DataFrame với một phương thức khác, bạn có thể sử dụng phương thức `.sub ()`.Phương thức `.sub ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới, đó là sự khác biệt của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể trừ `df2` từ` df1` như thế này:
`` `Python
df3 = df1.sub (df2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa sự khác biệt của các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 3. Nhân hai khung dữ liệu với nhau
Để nhân hai khung dữ liệu với nhau, bạn có thể sử dụng phương thức `.mul ()`.Phương thức `.mul ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới là sản phẩm của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể nhân chúng lại với nhau như thế này:
`` `Python
DF3 = DF1.MUL (DF2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa sản phẩm của các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 4. Chia một dataFrame cho một data khác
Để chia một DataFrame cho một DataFrame, bạn có thể sử dụng phương thức `.div ()`.Phương thức `.div ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới là thương số của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể chia `df1` cho` df2` như thế này:
`` `Python
DF3 = DF1.DIV (DF2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa thương số của các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 5. Tính toán trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai của DataFrame
Bạn cũng có thể sử dụng `.Mean ()`, `.std ()` và `.Var ()` Các phương thức để tính toán giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai của dataFrame.
Phương thức `.mean ()` trả về giá trị trung bình của các giá trị trong một khung dữ liệu.Phương thức `.std ()` trả về độ lệch chuẩn của các giá trị trong khung dữ liệu.Phương thức `.var ()` trả về phương sai của các giá trị trong khung dữ liệu.
Ví dụ: giả sử chúng ta có một khung dữ liệu được gọi là `df`.Chúng ta có thể tính giá trị trung bình của các giá trị trong `df` như thế này:
`` `Python
df.mean ()
`` `
Chúng ta có thể tính độ lệch chuẩn của các giá trị trong `df` như thế này:
`` `Python
df.std ()
`` `
Chúng ta có thể tính toán phương sai của các giá trị trong `df` như thế này:
`` `Python
df.var ()
`` `
### 5 hashtag ở dạng#
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #phân tích dữ liệu
* #dữ liệu lớn
=======================================
### 21 Python Courses Lesson 73: Operating Math with DataFrame on Google Drive
**In this lesson, you will learn how to:**
* Use the `.add()` method to add two DataFrames together
* Use the `.sub()` method to subtract one DataFrame from another
* Use the `.mul()` method to multiply two DataFrames together
* Use the `.div()` method to divide one DataFrame by another
* Use the `.mean()` method to calculate the mean of a DataFrame
* Use the `.std()` method to calculate the standard deviation of a DataFrame
* Use the `.var()` method to calculate the variance of a DataFrame
**Let's get started!**
#### 1. Adding Two DataFrames Together
To add two DataFrames together, you can use the `.add()` method. The `.add()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the sum of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can add them together like this:
```python
df3 = df1.add(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the sum of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 2. Subtracting One DataFrame from Another
To subtract one DataFrame from another, you can use the `.sub()` method. The `.sub()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the difference of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can subtract `df2` from `df1` like this:
```python
df3 = df1.sub(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the difference of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 3. Multiplying Two DataFrames Together
To multiply two DataFrames together, you can use the `.mul()` method. The `.mul()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the product of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can multiply them together like this:
```python
df3 = df1.mul(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the product of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 4. Dividing One DataFrame by Another
To divide one DataFrame by another, you can use the `.div()` method. The `.div()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the quotient of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can divide `df1` by `df2` like this:
```python
df3 = df1.div(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the quotient of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 5. Calculating the Mean, Standard Deviation, and Variance of a DataFrame
You can also use the `.mean()`, `.std()`, and `.var()` methods to calculate the mean, standard deviation, and variance of a DataFrame.
The `.mean()` method returns the mean of the values in a DataFrame. The `.std()` method returns the standard deviation of the values in a DataFrame. The `.var()` method returns the variance of the values in a DataFrame.
For example, let's say we have a DataFrame called `df`. We can calculate the mean of the values in `df` like this:
```python
df.mean()
```
We can calculate the standard deviation of the values in `df` like this:
```python
df.std()
```
We can calculate the variance of the values in `df` like this:
```python
df.var()
```
### 5 Hashtags in the form of #
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #DataAnalysis
* #bigdata
** Trong bài học này, bạn sẽ học cách: **
* Sử dụng phương thức `.add ()` để thêm hai khung dữ liệu với nhau
* Sử dụng phương thức `.sub ()`
* Sử dụng phương thức `.mul ()` để nhân hai khung dữ liệu với nhau
* Sử dụng phương thức `.div ()`
* Sử dụng phương thức `.Mean ()` để tính giá trị trung bình của một khung dữ liệu
* Sử dụng phương thức `.std ()` để tính độ lệch chuẩn của khung dữ liệu
* Sử dụng phương thức `.var ()` để tính toán phương sai của dataFrame
**Bắt đầu nào!**
#### 1. Thêm hai khung dữ liệu với nhau
Để thêm hai khung dữ liệu với nhau, bạn có thể sử dụng phương thức `.add ()`.Phương thức `.add ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới là tổng của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể thêm chúng lại với nhau như thế này:
`` `Python
DF3 = DF1.ADD (DF2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa tổng các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 2. Trừ một DataFrame từ một data khác
Để trừ một DataFrame với một phương thức khác, bạn có thể sử dụng phương thức `.sub ()`.Phương thức `.sub ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới, đó là sự khác biệt của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể trừ `df2` từ` df1` như thế này:
`` `Python
df3 = df1.sub (df2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa sự khác biệt của các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 3. Nhân hai khung dữ liệu với nhau
Để nhân hai khung dữ liệu với nhau, bạn có thể sử dụng phương thức `.mul ()`.Phương thức `.mul ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới là sản phẩm của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể nhân chúng lại với nhau như thế này:
`` `Python
DF3 = DF1.MUL (DF2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa sản phẩm của các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 4. Chia một dataFrame cho một data khác
Để chia một DataFrame cho một DataFrame, bạn có thể sử dụng phương thức `.div ()`.Phương thức `.div ()` lấy hai khung dữ liệu làm đối số và trả về một khung dữ liệu mới là thương số của hai khung dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: giả sử chúng ta có hai khung dữ liệu được gọi là `df1` và` df2`.Chúng ta có thể chia `df1` cho` df2` như thế này:
`` `Python
DF3 = DF1.DIV (DF2)
`` `
DataFrame `df3` sẽ chứa thương số của các giá trị trong các khung dữ liệu` df1` và `df2`.
#### 5. Tính toán trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai của DataFrame
Bạn cũng có thể sử dụng `.Mean ()`, `.std ()` và `.Var ()` Các phương thức để tính toán giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai của dataFrame.
Phương thức `.mean ()` trả về giá trị trung bình của các giá trị trong một khung dữ liệu.Phương thức `.std ()` trả về độ lệch chuẩn của các giá trị trong khung dữ liệu.Phương thức `.var ()` trả về phương sai của các giá trị trong khung dữ liệu.
Ví dụ: giả sử chúng ta có một khung dữ liệu được gọi là `df`.Chúng ta có thể tính giá trị trung bình của các giá trị trong `df` như thế này:
`` `Python
df.mean ()
`` `
Chúng ta có thể tính độ lệch chuẩn của các giá trị trong `df` như thế này:
`` `Python
df.std ()
`` `
Chúng ta có thể tính toán phương sai của các giá trị trong `df` như thế này:
`` `Python
df.var ()
`` `
### 5 hashtag ở dạng#
* #Python
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #phân tích dữ liệu
* #dữ liệu lớn
=======================================
### 21 Python Courses Lesson 73: Operating Math with DataFrame on Google Drive
**In this lesson, you will learn how to:**
* Use the `.add()` method to add two DataFrames together
* Use the `.sub()` method to subtract one DataFrame from another
* Use the `.mul()` method to multiply two DataFrames together
* Use the `.div()` method to divide one DataFrame by another
* Use the `.mean()` method to calculate the mean of a DataFrame
* Use the `.std()` method to calculate the standard deviation of a DataFrame
* Use the `.var()` method to calculate the variance of a DataFrame
**Let's get started!**
#### 1. Adding Two DataFrames Together
To add two DataFrames together, you can use the `.add()` method. The `.add()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the sum of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can add them together like this:
```python
df3 = df1.add(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the sum of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 2. Subtracting One DataFrame from Another
To subtract one DataFrame from another, you can use the `.sub()` method. The `.sub()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the difference of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can subtract `df2` from `df1` like this:
```python
df3 = df1.sub(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the difference of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 3. Multiplying Two DataFrames Together
To multiply two DataFrames together, you can use the `.mul()` method. The `.mul()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the product of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can multiply them together like this:
```python
df3 = df1.mul(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the product of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 4. Dividing One DataFrame by Another
To divide one DataFrame by another, you can use the `.div()` method. The `.div()` method takes two DataFrames as arguments and returns a new DataFrame that is the quotient of the two input DataFrames.
For example, let's say we have two DataFrames called `df1` and `df2`. We can divide `df1` by `df2` like this:
```python
df3 = df1.div(df2)
```
The `df3` DataFrame will contain the quotient of the values in the `df1` and `df2` DataFrames.
#### 5. Calculating the Mean, Standard Deviation, and Variance of a DataFrame
You can also use the `.mean()`, `.std()`, and `.var()` methods to calculate the mean, standard deviation, and variance of a DataFrame.
The `.mean()` method returns the mean of the values in a DataFrame. The `.std()` method returns the standard deviation of the values in a DataFrame. The `.var()` method returns the variance of the values in a DataFrame.
For example, let's say we have a DataFrame called `df`. We can calculate the mean of the values in `df` like this:
```python
df.mean()
```
We can calculate the standard deviation of the values in `df` like this:
```python
df.std()
```
We can calculate the variance of the values in `df` like this:
```python
df.var()
```
### 5 Hashtags in the form of #
* #Python
* #datascience
* #Machinelearning
* #DataAnalysis
* #bigdata
