khuetrung860
New member
## Phân tích bộ dữ liệu với Numpy và Pandas
Numpy và gấu trúc là hai thư viện Python mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu.Numpy cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng nhanh và hiệu quả, trong khi Pandas cung cấp một bộ công cụ phong phú để phân tích dữ liệu.Cùng với nhau, Numpy và Pandas có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu khác nhau, bao gồm:
* Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
* Phân tích dữ liệu khám phá
* Mô hình thống kê
* Học máy
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Numpy và Pandas để phân tích một bộ dữ liệu về giá nhà đất trong Khu vực Vịnh San Francisco.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tải dữ liệu vào Numpy và Pandas
* Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
* Phân tích dữ liệu khám phá
* Mô hình thống kê
* Học máy
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Numpy và Pandas để phân tích dữ liệu.
### Đang tải dữ liệu vào Numpy và Pandas
Bước đầu tiên trong bất kỳ dự án phân tích dữ liệu nào là tải dữ liệu vào cấu trúc dữ liệu.Numpy và Pandas cung cấp một số cách để tải dữ liệu, bao gồm:
* Hàm `numpy.loadtxt ()` có thể được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp văn bản.
* Hàm `pandas.read_csv ()` có thể được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp CSV.
* Hàm `pandas.read_excel ()` có thể được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp excel.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm `pandas.read_csv ()` để tải bộ dữ liệu giá nhà ở.Bộ dữ liệu có sẵn trên [kaggle] (https://www.kaggle.com/datasets/sf-bay-are-housing/data).
Để tải bộ dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ('housing_prices.csv')
`` `
Mã này sẽ tải tập dữ liệu vào một khung dữ liệu gấu trúc.DataFrame là một cấu trúc dữ liệu bảng tương tự như bảng tính.Nó bao gồm các hàng và cột, và mỗi ô chứa một giá trị.
Chúng ta có thể khám phá DataFrame bằng mã sau:
`` `Python
in (df.head ())
`` `
Mã này sẽ in năm hàng đầu tiên của DataFrame.
`` `
Latitude Latitude Housing_Median_age Total_room Total_bedroom Dân số Hộ gia đình Median_income
0 -122.52 -37.78 37.0 37155.0 1021.0 14349.0 6760.0 81478.0
1 -122.44 -37.77 41.0 41358.0 1160.0 16633.0 7705.0 83387.0
2 -122.44 -37.78 48.0 39687.0 1150.0 16131.0 7469.0 81060.0
3 -122,45 -37.77 54.0 40662.0 1165.0 16262.0 7506.0 80529.0
4 -122.43 -37.78 57.0 41056.0 1153.0 16393.0 7561.0 81696.0
`` `
### Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
Trước khi chúng tôi có thể phân tích dữ liệu, chúng tôi cần làm sạch nó và chuẩn bị nó.Điều này có thể liên quan đến việc loại bỏ các hàng trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu và chuyển đổi các loại dữ liệu.
Để làm sạch dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Xóa các hàng trùng lặp
df.drop_
=======================================
## Analyzing Datasets with NumPy and Pandas
NumPy and Pandas are two powerful Python libraries for working with data. NumPy provides a fast and efficient array data structure, while Pandas provides a rich set of tools for data analysis. Together, NumPy and Pandas can be used to perform a wide variety of data analysis tasks, including:
* Cleaning and preparing data
* Exploratory data analysis
* Statistical modeling
* Machine learning
In this tutorial, we will show you how to use NumPy and Pandas to analyze a dataset of housing prices in the San Francisco Bay Area. We will cover the following topics:
* Loading data into NumPy and Pandas
* Cleaning and preparing data
* Exploratory data analysis
* Statistical modeling
* Machine learning
By the end of this tutorial, you will have a solid understanding of how to use NumPy and Pandas to analyze data.
### Loading Data into NumPy and Pandas
The first step in any data analysis project is to load the data into a data structure. NumPy and Pandas provide a number of ways to load data, including:
* The `numpy.loadtxt()` function can be used to load data from a text file.
* The `pandas.read_csv()` function can be used to load data from a CSV file.
* The `pandas.read_excel()` function can be used to load data from an Excel file.
In this tutorial, we will use the `pandas.read_csv()` function to load the housing prices dataset. The dataset is available on [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/sf-bay-area-housing/data).
To load the dataset, we can use the following code:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('housing_prices.csv')
```
This code will load the dataset into a Pandas DataFrame. A DataFrame is a tabular data structure that is similar to a spreadsheet. It consists of rows and columns, and each cell contains a value.
We can explore the DataFrame using the following code:
```python
print(df.head())
```
This code will print the first five rows of the DataFrame.
```
longitude latitude housing_median_age total_rooms total_bedrooms population households median_income
0 -122.52 -37.78 37.0 37155.0 1021.0 14349.0 6760.0 81478.0
1 -122.44 -37.77 41.0 41358.0 1160.0 16633.0 7705.0 83387.0
2 -122.44 -37.78 48.0 39687.0 1150.0 16131.0 7469.0 81060.0
3 -122.45 -37.77 54.0 40662.0 1165.0 16262.0 7506.0 80529.0
4 -122.43 -37.78 57.0 41056.0 1153.0 16393.0 7561.0 81696.0
```
### Cleaning and Preparing Data
Before we can analyze the data, we need to clean it and prepare it. This may involve removing duplicate rows, dealing with missing values, and converting data types.
To clean the data, we can use the following code:
```python
# Remove duplicate rows
df.drop_
Numpy và gấu trúc là hai thư viện Python mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu.Numpy cung cấp một cấu trúc dữ liệu mảng nhanh và hiệu quả, trong khi Pandas cung cấp một bộ công cụ phong phú để phân tích dữ liệu.Cùng với nhau, Numpy và Pandas có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu khác nhau, bao gồm:
* Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
* Phân tích dữ liệu khám phá
* Mô hình thống kê
* Học máy
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Numpy và Pandas để phân tích một bộ dữ liệu về giá nhà đất trong Khu vực Vịnh San Francisco.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tải dữ liệu vào Numpy và Pandas
* Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
* Phân tích dữ liệu khám phá
* Mô hình thống kê
* Học máy
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Numpy và Pandas để phân tích dữ liệu.
### Đang tải dữ liệu vào Numpy và Pandas
Bước đầu tiên trong bất kỳ dự án phân tích dữ liệu nào là tải dữ liệu vào cấu trúc dữ liệu.Numpy và Pandas cung cấp một số cách để tải dữ liệu, bao gồm:
* Hàm `numpy.loadtxt ()` có thể được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp văn bản.
* Hàm `pandas.read_csv ()` có thể được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp CSV.
* Hàm `pandas.read_excel ()` có thể được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp excel.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm `pandas.read_csv ()` để tải bộ dữ liệu giá nhà ở.Bộ dữ liệu có sẵn trên [kaggle] (https://www.kaggle.com/datasets/sf-bay-are-housing/data).
Để tải bộ dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ('housing_prices.csv')
`` `
Mã này sẽ tải tập dữ liệu vào một khung dữ liệu gấu trúc.DataFrame là một cấu trúc dữ liệu bảng tương tự như bảng tính.Nó bao gồm các hàng và cột, và mỗi ô chứa một giá trị.
Chúng ta có thể khám phá DataFrame bằng mã sau:
`` `Python
in (df.head ())
`` `
Mã này sẽ in năm hàng đầu tiên của DataFrame.
`` `
Latitude Latitude Housing_Median_age Total_room Total_bedroom Dân số Hộ gia đình Median_income
0 -122.52 -37.78 37.0 37155.0 1021.0 14349.0 6760.0 81478.0
1 -122.44 -37.77 41.0 41358.0 1160.0 16633.0 7705.0 83387.0
2 -122.44 -37.78 48.0 39687.0 1150.0 16131.0 7469.0 81060.0
3 -122,45 -37.77 54.0 40662.0 1165.0 16262.0 7506.0 80529.0
4 -122.43 -37.78 57.0 41056.0 1153.0 16393.0 7561.0 81696.0
`` `
### Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
Trước khi chúng tôi có thể phân tích dữ liệu, chúng tôi cần làm sạch nó và chuẩn bị nó.Điều này có thể liên quan đến việc loại bỏ các hàng trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu và chuyển đổi các loại dữ liệu.
Để làm sạch dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Xóa các hàng trùng lặp
df.drop_
=======================================
## Analyzing Datasets with NumPy and Pandas
NumPy and Pandas are two powerful Python libraries for working with data. NumPy provides a fast and efficient array data structure, while Pandas provides a rich set of tools for data analysis. Together, NumPy and Pandas can be used to perform a wide variety of data analysis tasks, including:
* Cleaning and preparing data
* Exploratory data analysis
* Statistical modeling
* Machine learning
In this tutorial, we will show you how to use NumPy and Pandas to analyze a dataset of housing prices in the San Francisco Bay Area. We will cover the following topics:
* Loading data into NumPy and Pandas
* Cleaning and preparing data
* Exploratory data analysis
* Statistical modeling
* Machine learning
By the end of this tutorial, you will have a solid understanding of how to use NumPy and Pandas to analyze data.
### Loading Data into NumPy and Pandas
The first step in any data analysis project is to load the data into a data structure. NumPy and Pandas provide a number of ways to load data, including:
* The `numpy.loadtxt()` function can be used to load data from a text file.
* The `pandas.read_csv()` function can be used to load data from a CSV file.
* The `pandas.read_excel()` function can be used to load data from an Excel file.
In this tutorial, we will use the `pandas.read_csv()` function to load the housing prices dataset. The dataset is available on [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/sf-bay-area-housing/data).
To load the dataset, we can use the following code:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('housing_prices.csv')
```
This code will load the dataset into a Pandas DataFrame. A DataFrame is a tabular data structure that is similar to a spreadsheet. It consists of rows and columns, and each cell contains a value.
We can explore the DataFrame using the following code:
```python
print(df.head())
```
This code will print the first five rows of the DataFrame.
```
longitude latitude housing_median_age total_rooms total_bedrooms population households median_income
0 -122.52 -37.78 37.0 37155.0 1021.0 14349.0 6760.0 81478.0
1 -122.44 -37.77 41.0 41358.0 1160.0 16633.0 7705.0 83387.0
2 -122.44 -37.78 48.0 39687.0 1150.0 16131.0 7469.0 81060.0
3 -122.45 -37.77 54.0 40662.0 1165.0 16262.0 7506.0 80529.0
4 -122.43 -37.78 57.0 41056.0 1153.0 16393.0 7561.0 81696.0
```
### Cleaning and Preparing Data
Before we can analyze the data, we need to clean it and prepare it. This may involve removing duplicate rows, dealing with missing values, and converting data types.
To clean the data, we can use the following code:
```python
# Remove duplicate rows
df.drop_
