Xử lý dữ liệu với Pandas trong Python

Pandas

Pandas là thư viện phần mềm phổ biến nhất để thao tác và phân tích dữ liệu cho ngôn ngữ lập trình Python.

Pandas là gì?

Là một thư viện phần mềm mã nguồn mở được xây dựng dựa trên Python dành riêng cho thao tác và phân tích dữ liệu, Pandas cung cấp cấu trúc và hoạt động dữ liệu để phân tích và thao tác dữ liệu mạnh mẽ, linh hoạt và dễ sử dụng. Pandas củng cố Python bằng cách cung cấp cho ngôn ngữ lập trình phổ biến khả năng hoạt động với dữ liệu giống như bảng tính, cho phép tải, căn chỉnh, thao tác và hợp nhất nhanh chóng, bên cạnh các chức năng chính khác. Pandas được đánh giá cao vì cung cấp hiệu suất được tối ưu hóa cao khi mã nguồn back-end được viết bằng C hoặc Python.

Cái tên ‘Pandas’ xuất phát từ thuật ngữ kinh tế lượng ‘dữ liệu bảng’ (panel data) mô tả các tập dữ liệu bao gồm các quan sát trong nhiều khoảng thời gian. Thư viện Pandas được tạo ra như một công cụ hoặc khối xây dựng cấp cao để thực hiện phân tích thế giới thực rất thực tế bằng Python. Trong tương lai, những người tạo ra nó dự định Pandas sẽ phát triển thành công cụ xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu mã nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt nhất cho bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Điều mà một số người gọi là ‘công cụ thay đổi cuộc chơi’ để phân tích dữ liệu bằng Python, Pandas được xếp hạng trong số các công cụ phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho cái gọi là sắp xếp hoặc trộn dữ liệu. Điều này mô tả một tập hợp các khái niệm và phương pháp được sử dụng khi lấy dữ liệu từ các dạng không sử dụng được hoặc có lỗi đến mức độ cấu trúc và chất lượng cần thiết để xử lý phân tích hiện đại. Pandas vượt trội ở chỗ dễ dàng làm việc với các định dạng dữ liệu có cấu trúc như bảng, ma trận và dữ liệu chuỗi thời gian. Hoạt động tốt với các thư viện khoa học Python khác.

Cách hoạt động của Pandas

Bao gồm trong thư viện mã nguồn mở Pandas là DataFrames, là các bảng dữ liệu giống như array hai chiều, trong đó mỗi cột chứa các giá trị của một biến và mỗi hàng chứa một bộ giá trị từ mỗi cột. Dữ liệu được lưu trữ trong DataFrame có thể ở dạng số, hệ số hoặc ký tự. Pandas DataFrames được coi là một từ điển hoặc tập hợp các đối tượng chuỗi.

Các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên quen thuộc với ngôn ngữ lập trình R cho tính toán thống kê biết rằng DataFrames là một cách lưu trữ dữ liệu trong các lưới có thể dễ dàng xem xét tổng quan. Điều này có nghĩa là Pandas chủ yếu được sử dụng cho học máy dưới dạng DataFrames.

Pandas cho phép nhập và xuất dữ liệu dạng bảng ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như tệp CSV hoặc JSON.

Pandas cũng cho phép thực hiện nhiều thao tác dữ liệu khác nhau và thực hiện các tính năng làm sạch dữ liệu, bao gồm chọn tập hợp con, tạo cột dẫn xuất, sắp xếp, nối, điền, thay thế, thống kê tóm tắt và vẽ biểu đồ.

Theo các nhà tổ chức Python Package Index kho lưu trữ phần mềm dành cho ngôn ngữ lập trình Python, Pandas rất phù hợp để làm việc với nhiều loại dữ liệu, bao gồm:

Dữ liệu dạng bảng với các cột được nhập không đồng nhất, như trong bảng SQL hoặc bảng tính Excel
Dữ liệu chuỗi thời gian có thứ tự và không có thứ tự (không nhất thiết phải có tần số cố định)
Dữ liệu ma trận tùy ý (được đồng nhất hoặc không đồng nhất) với nhãn hàng và cột

Bất kỳ dạng tập dữ liệu quan sát/thống kê nào khác. Dữ liệu thực sự không cần phải được gắn nhãn để được đặt vào cấu trúc dữ liệu pandas.

Lợi ích của Pandas

Một lần nữa, theo các nhà tổ chức Python Package Index, Pandas mang lại một số lợi ích chính cho các nhà khoa học cũng như nhà phát triển dữ liệu, bao gồm:

Dễ dàng xử lý dữ liệu bị thiếu (được biểu thị bằng NaN) trong cả dữ liệu dấu phẩy động và không dấu phẩy động
Khả năng thay đổi kích thước: các cột có thể được chèn và xóa khỏi DataFrames và các đối tượng có chiều cao hơn
Căn chỉnh dữ liệu tự động và rõ ràng: các đối tượng có thể được căn chỉnh rõ ràng theo một tập hợp nhãn hoặc người dùng có thể chỉ cần bỏ qua các nhãn và để chuỗi, DataFrame, v.v. tự động căn chỉnh dữ liệu trong các tính toán
Chức năng nhóm mạnh mẽ, linh hoạt để thực hiện các thao tác phân tách-áp dụng-kết hợp trên các tập dữ liệu cho cả việc tổng hợp và chuyển đổi dữ liệu
Giúp dễ dàng chuyển đổi dữ liệu rời rạc, được lập chỉ mục khác nhau trong các cấu trúc dữ liệu Python và Numpy khác thành các đối tượng DataFrame
Phân chia dựa trên nhãn thông minh, lập chỉ mục ưa thích và tập hợp các tập dữ liệu lớn
Hợp nhất và nối các tập dữ liệu trực quan
Định hình lại và xoay vòng các tập dữ liệu một cách linh hoạt
Ghi nhãn theo cấp bậc của trục
Các công cụ I/O mạnh mẽ để tải dữ liệu từ các tệp phẳng (CSV và được phân tách), tệp Excel, cơ sở dữ liệu và lưu/tải dữ liệu từ định dạng HDF5 cực nhanh
Chức năng dành riêng cho chuỗi thời gian: tạo phạm vi ngày và chuyển đổi tần số, thống kê cửa sổ động, thay đổi ngày và độ trễ

Các lợi ích bổ sung có được từ thư viện Pandas bao gồm căn chỉnh dữ liệu và xử lý tích hợp dữ liệu bị thiếu; hợp nhất và nối các tập dữ liệu; định hình lại và xoay vòng các tập dữ liệu; lập chỉ mục trục phân cấp để làm việc với dữ liệu cao hơn trong cấu trúc dữ liệu chiều thấp hơn; và phân chia dựa trên nhãn.

Python và Pandas

Vì Pandas được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình Python nên cần có một bài đánh giá ngắn gọn về ngôn ngữ lập trình Python.

Được các nhà khoa học dữ liệu yêu thích nhờ tính dễ sử dụng, Python đã phát triển sớm nhất vào năm 1991 để trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các ứng dụng web, phân tích dữ liệu và học máy.

Tính dễ sử dụng của Python ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể tạo ra các chương trình với thời gian đầu tư ban đầu tương đối ít nhờ cú pháp rất dễ đọc của Python. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian hơn để giải quyết các vấn đề kinh doanh và ít thời gian hơn để vật lộn với sự phức tạp về ngôn ngữ.

Python chạy trên mọi hệ điều hành quan trọng được sử dụng hiện nay, cũng như các thư viện lớn ngoài Pandas. Các dịch vụ API cũng có liên kết Python hay còn gọi là trình bao bọc. Điều này cho phép Python giao tiếp với các dịch vụ và thư viện khác.

Ngoài tính dễ sử dụng, Python còn trở thành ứng dụng yêu thích của các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển học máy vì một lý do chính đáng khác. Với sự sẵn có ngày nay của các thư viện xử lý dữ liệu như Pandas và Numpy cũng như với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Seaborn và Matplotlib, Python là ngôn ngữ chung cho học máy cũng như các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu xây dựng hệ thống học máy.

Padas và nhà khoa học dữ liệu

Pandas giải quyết nhiều khuyết điểm mà các nhà khoa học dữ liệu thường gặp phải khi sử dụng các ngôn ngữ gắn liền với môi trường nghiên cứu khoa học và kinh doanh. Trong khoa học dữ liệu, làm việc với dữ liệu thường được chia thành nhiều giai đoạn, bao gồm cả quá trình trộn và làm sạch dữ liệu đã nói ở trên; phân tích và mô hình hóa dữ liệu; và tổ chức việc phân tích thành một hình thức phù hợp để vẽ đồ thị hoặc trình bày dưới dạng bảng. Đối với những nhiệm vụ này và các nhiệm vụ khoa học dữ liệu quan trọng khác, Pandas vượt trội.

DataFrames được tăng tốc với GPU

CPU bao gồm một số cores, được tối ưu hóa để xử lý nối tiếp tuần tự, trong khi GPU có kiến trúc song song lớn bao gồm hàng nghìn cores, hiệu quả hơn được thiết kế để xử lý nhiều tác vụ cùng một lúc. GPU có khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn nhiều so với cấu hình chỉ có CPU. Chúng cũng phổ biến vì hiệu suất thất bại cực kỳ thấp và đang giải quyết nút thắt hiệu suất điện toán ngày nay bằng cách tăng tốc các máy chủ multi-core để xử lý song song.

GPU đã góp phần thúc đẩy sự phát triển của học sâu trong vài năm qua, trong khi ETL và khối lượng công việc học máy truyền thống tiếp tục được viết bằng Python, thường bằng các công cụ đơn luồng như Scikit-Learn hoặc các giải pháp phân tán lớn, nhiều CPU như Spark.

NVIDIA đã phát triển công cụ RAPIDS một nền tảng tăng tốc học máy và phân tích dữ liệu mã nguồn mở để thực thi các quy trình đào tạo khoa học dữ liệu toàn diện hoàn toàn bằng GPU. Dựa trên các nguyên hàm NVIDIA CUDA để tối ưu hóa tính toán ở mức độ thấp, nhưng bộc lộ tính song song của GPU và băng thông bộ nhớ cao thông qua giao diện Python thân thiện với người dùng.

Tập trung vào các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu phổ biến cho phân tích và khoa học dữ liệu, RAPIDS cung cấp DataFrame được tăng tốc bởi GPU với API Pandas và được xây dựng trên Apache Arrow. Tích hợp với scikit-learn và nhiều thuật toán học máy khác nhau để tối đa hóa khả năng tương tác và hiệu suất mà không phải trả chi phí tuần tự hóa thông thường. Điều này cho phép tăng tốc quy trình từ đầu đến cuối từ chuẩn bị dữ liệu đến học máy cho đến học sâu. RAPIDS cũng bao gồm hỗ trợ triển khai nhiều node, nhiều GPU, cho phép xử lý và đào tạo được tăng tốc đáng kể trên các kích thước tập dữ liệu lớn.

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, Điện toán Hiệu năng cao (HPC) cho AI với kinh nghiệm kinh doanh phần cứng từ năm 2005. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite (2022) chính thức của NVIDIA cho các hệ thống DGX (DGX A100, DGX Station A100) và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).

____
Bài viết liên quan