+2

[Python Library Series] Pandas Tutorial for Beginners Part 2

Part 1 chúng ta đã đi qua các bước hướng dẫn cách cài đặt Pandas, cách tạo và xem thông tin của một Dataframe. Như đã đề cập ở phần trước thì nội dung trong Part 2 này giúp chúng ta làm quen các thao tác với Pandas để làm sạch và xử lý dữ liệu.

Mình sẽ thực hiện xử lý với một bảng dữ liệu được lấy từ Kaggle . Trước hết ta cần phải đọc được dữ liệu từ file .csv và có một cái nhìn bao quát về nó.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('../input/customer-personality-analysis/marketing_campaign.csv', sep='\t')
df.head()

Sử dụng lệnh .info() để biết được những thông tin cần thiết của bộ dữ liệu này như:

  • Số lượng dòng: 2240
  • Số lượng cột: 29
  • Tên cột
  • Loại dữ liệu và số lượng hiện có của mỗi cột
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2240 entries, 0 to 2239
Data columns (total 29 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype  
---  ------               --------------  -----  
 0   ID                   2240 non-null   int64  
 1   Year_Birth           2240 non-null   int64  
 2   Education            2240 non-null   object 
 3   Marital_Status       2240 non-null   object 
 4   Income               2216 non-null   float64
 5   Kidhome              2240 non-null   int64  
 6   Teenhome             2240 non-null   int64  
 7   Dt_Customer          2240 non-null   object 
 8   Recency              2240 non-null   int64  
 9   MntWines             2240 non-null   int64  
 10  MntFruits            2240 non-null   int64  
 11  MntMeatProducts      2240 non-null   int64  
 12  MntFishProducts      2240 non-null   int64  
 13  MntSweetProducts     2240 non-null   int64  
 14  MntGoldProds         2240 non-null   int64  
 15  NumDealsPurchases    2240 non-null   int64  
 16  NumWebPurchases      2240 non-null   int64  
 17  NumCatalogPurchases  2240 non-null   int64  
 18  NumStorePurchases    2240 non-null   int64  
 19  NumWebVisitsMonth    2240 non-null   int64  
 20  AcceptedCmp3         2240 non-null   int64  
 21  AcceptedCmp4         2240 non-null   int64  
 22  AcceptedCmp5         2240 non-null   int64  
 23  AcceptedCmp1         2240 non-null   int64  
 24  AcceptedCmp2         2240 non-null   int64  
 25  Complain             2240 non-null   int64  
 26  Z_CostContact        2240 non-null   int64  
 27  Z_Revenue            2240 non-null   int64  
 28  Response             2240 non-null   int64  
dtypes: float64(1), int64(25), object(3)
memory usage: 507.6+ KB

Ngoài ra ta có thể xem thêm thống kê bằng lệnh .describe() hoặc .describe().T

1. Handling duplicates

Thật may mắn khi các dòng trong bộ dữ liệu này không trùng nhau. Tuy nhiên đối với bộ dữ liệu khác ta cần phải kiểm tra kĩ điều này. Đôi khi chính các giá trị trùng lắp này lại cho bạn một kết quả không mong muốn tí nào 🙄🙄

Bạn cảm thấy dữ liệu bị trùng không mang lại lợi ích gì cả? Đơn giản ta chỉ việc xóa những dòng bị trùng này bằng lệnh .drop_duplicates(inplace = True)

Note: Khi dùng cụm (inplace = True) thì có nghĩa dữ liệu sẽ được thay đổi trực tiếp trên chính dataframe ban đầu. Nếu bạn muốn thay đổi và lưu thành một dataframe mới thì nên xóa cụm đó đi nhé!

2. Cleaning empty cells

Đôi khi, dữ liệu bị thiếu cũng có thể góp phần làm cho kết quả bị sai lệch. Để thống kê số lượng bị rỗng ta có thể dùng .isnull().sum(). Sau đó ta có 2 cách để xử lý lượng data bị thiếu này, hoặc xóa bỏ cả dòng chứa thông tin bị thiếu đó, hoặc điền vào các ô đó bằng các giá trị mean, median, mode tùy vào ý nghĩa của chúng.

ID                      0
Year_Birth              0
Education               0
Marital_Status          0
Income                 24
Kidhome                 0
Teenhome                0
Dt_Customer             0
Recency                 0
MntWines                0
MntFruits               0
MntMeatProducts         0
MntFishProducts         0
MntSweetProducts        0
MntGoldProds            0
NumDealsPurchases       0
NumWebPurchases         0
NumCatalogPurchases     0
NumStorePurchases       0
NumWebVisitsMonth       0
AcceptedCmp3            0
AcceptedCmp4            0
AcceptedCmp5            0
AcceptedCmp1            0
AcceptedCmp2            0
Complain                0
Z_CostContact           0
Z_Revenue               0
Response                0
dtype: int64

Removing null values

Để xóa hoàn toàn cả dòng chứa thông tin bị thiếu, bạn chỉ việc dùng .dropna(inplace=True). Tác dụng khi dùng inplace=True ở đây cũng giống như ở mục 1, dữ liệu sẽ được thay đổi trực tiếp trên chính dataframe ban đầu của bạn. Trường hợp bạn cần xóa cột chứa ô rỗng thì sử dụng .dropna(axis=1) .

Dữ liệu có giá trị rất lớn đối với mọi dự án. Bạn chỉ nên xóa bỏ dữ liệu rỗng khi bản thân thật sự hiểu về chúng và số lượng missing data rất ít.

Imputation

Việc thay các ô rỗng bằng các giá trị trung bình (mean), giá trị trung vị (median), giá trị xuất hiện nhiều (mode) sẽ ít rủi ro hơn so với việc bỏ chúng đi hoàn toàn.

Ví dụ bạn cần điền vào các ô rỗng ở cột Income bằng các giá trị mean, ta cần tính giá trị mean trước

mean_income = df["Income"].mean()
mean_income

Lúc này mean_income có giá trị là 52247.25135379061. Tiếp theo ta điền giá trị mean này vào các ô chứa giá trị rỗng.

df.fillna(mean_income, inplace=True)

Ta cùng kiểm tra lại xem còn giá trị nào rỗng không nhé

ID                     0
Year_Birth             0
Education              0
Marital_Status         0
Income                 0
Kidhome                0
Teenhome               0
Dt_Customer            0
Recency                0
MntWines               0
MntFruits              0
MntMeatProducts        0
MntFishProducts        0
MntSweetProducts       0
MntGoldProds           0
NumDealsPurchases      0
NumWebPurchases        0
NumCatalogPurchases    0
NumStorePurchases      0
NumWebVisitsMonth      0
AcceptedCmp3           0
AcceptedCmp4           0
AcceptedCmp5           0
AcceptedCmp1           0
AcceptedCmp2           0
Complain               0
Z_CostContact          0
Z_Revenue              0
Response               0
dtype: int64

Summary

Part 2 này đã giúp chúng ta có được hướng đi ban đầu trong việc tiếp cận với dữ liệu dạng bảng. Tuy nhiên bạn cần tìm hiểu tiếp để có được quyết định tốt nhất đối với từng kiểu dữ liệu khác nhau.

Hẹn gặp các bạn ở những bài chia sẻ tiếp theo nhé!

Tài liệu tham khảo

  1. Applied Data Science with Python - Coursera
  2. 100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 2022 - Udemy
  3. Pandas Tutorial - W3School
  4. Python Pandas Tutorial: A Complete Introduction for Beginners

All rights reserved

Viblo
Hãy đăng ký một tài khoản Viblo để nhận được nhiều bài viết thú vị hơn.
Đăng kí