Mục tiêu bài học

Trong bài học này, bạn sẽ tìm hiểu về đọc tập tin (reading file), ghi tập tin (writing file) và tải dữ liệu (loading data) bằng Pandas trong lập trình Python cho khoa học dữ liệu. Bài học cũng giải thích chi tiết và hướng dẫn bạn, thông qua các bài thực hành, cách đọc và ghi tập tin bằng Python cũng như cách sử dụng Pandas.

• Giải thích reading file, writing file với hàm open và loading data bằng Pandas trong Python.

• Biết cách sử dụng reading file, writing file với hàm open và loading data bằng Pandas trong Python cho khoa học dữ liệu.

1. Làm việc với dữ liệu văn bản

1.1. Làm việc với text file (tệp văn bản)

Trong phần đầu của bài học, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các hoạt động của file trong Python. Cụ thể hơn là cách mở file, đọc file, ghi file, đóng file cũng như các phương thức làm việc với tập tin mà bạn nên biết.

VideoMở file trong Python

VideoGhi file trong Python

Các bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về các thao tác cơ bản với file ở tài liệu đọc dưới đây:

Bài đọcĐọc/ghi file trong Python

1.2. Pandas với Python

Pandas là một thư viện Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, mạnh mẽ, linh hoạt và mang hàm ý. Tên thư viện bắt nguồn từ panel data (bảng dữ liệu). Pandas được thiết kế để làm việc dễ dàng và trực quan với dữ liệu có cấu trúc (dạng bảng, đa chiều, có tiềm năng không đồng nhất) và dữ liệu chuỗi thời gian.

Mục tiêu của Pandas là trở thành một thành phần thiết yếu trong công việc phân tích dữ liệu thực tế trong Python, và rộng hơn là trở thành công cụ thao tác/phân tích mã nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt nhất có sẵn trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.

VideoLoad dữ liệu dataframe với Pandas

VideoLàm việc với Pandas

Các bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn về các thao tác cơ bản với dataframe trên Pandas ở bài đọc dưới đây:

Bài đọcPandas – Deep AI KhanhBlog

Đối với các học viên có nền tảng tiếng Anh tốt và muốn tìm hiểu sâu hơn về Pandas, các bạn có thể tham khảo thêm tài liệu trên website chính thức:

Tham khảoGetting Started with Pandas

Lưu ý: Trong tài liệu đọc thêm có một số phần nâng cao và khó hiểu, các bạn không cần phải tìm hiểu hết mọi thứ ngay trong quá trình đọc. Sau này, khi sử dụng thư viện Pandas ở các bài lab và assignment, chúng ta có thể quay lại nguồn tài liệu này để tra cứu và tìm hiểu sâu hơn.

2. Làm việc với dữ liệu âm thanh, hình ảnh

Ngoài dữ liệu văn bản, còn rất nhiều loại dữ liệu khác có thể sử dụng để tìm ra giải pháp cho các bài toán trong một dự án khoa học dữ liệu. Một trong số đó là hình ảnh và âm thanh.

Trong bài đọc này, bạn sẽ học cách làm việc với dữ liệu âm thanh bằng Python thông qua thư viện librosa, giúp phân tích các tệp âm thanh và cung cấp các thành phần cần thiết để tạo hệ thống truy xuất thông tin âm thanh.

Bài đọcĐọc file âm thanh với Python

Trong bài đọc tiếp theo, bạn sẽ học cách làm việc với dữ liệu hình ảnh thông qua thư viện OpenCV, một thư viện vô cùng hữu ích và mạnh mẽ cho việc xử lý ảnh và video.

Bài đọcĐọc file ảnh với OpenCV trong Python

Thực hành: Lab 9 – Làm việc với dữ liệu trong Python

Đọc và ghi là nhiệm vụ cơ bản nhất với dữ liệu, hãy thực hành với các hàm tích hợp sẵn trong Python:

• Lab 9.1: Đọc tệp tin với Python

• Lab 9.2: Ghi tệp tin với Python

Hãy bắt đầu với Pandas bằng cách hoàn thành bài lab này:

• Lab 9.3: Giới thiệu về Python Pandas

Thời gian dự kiến thực hành: 80 phút.

Tổng kết bài học

Sau bài này, bạn đã tìm hiểu:

• Đọc file với open: chúng ta có thể dùng hàm open có sẵn của Python để tạo đối tượng file và lấy dữ liệu từ file “txt”.

• Ghi file với open: chúng ta cũng có thể ghi vào file bằng hàm open, dùng hàm open của Python để lấy đối tượng file và tạo file văn bản.

• Pandas là một thư viện phổ biến để phân tích dữ liệu. Giờ bạn đã biết cách nhập Pandas, tải dữ liệu, làm việc và lưu dữ liệu với Pandas.