#pandas

Migration strategies for going from pandas to Polars

Bài viết hướng dẫn các chiến lược di chuyển từ thư viện pandas sang Polars, từ việc tối ưu hóa từng phần quan trọng đến toàn bộ quy trình, cũng như cách thực hiện di chuyển thủ công hoặc bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách chuyển đổi hiệu quả từ Pandas sang Polars, từ những đoạn mã quan trọng nhất đến toàn bộ pipeline, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu rủi ro khi chuyển đổi.

Python for Mechanical Engineering

Python là ngôn ngữ lập trình hữu ích cho kỹ sư cơ khí, giúp tối ưu hóa quy trình khi thiết kế robotics, phân tích động lực học chất lỏng (CFD) hay xử lý dữ liệu kỹ thuật phức tạp.

Lập trình viên chuyên về kỹ thuật cơ khí sẽ tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả khi tự tự động hóa các công việc phân tích dữ liệu, mô phỏng vật lý hoặc tối ưu hóa thiết kế bằng Python, giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn mà không phụ thuộc vào các công cụ bên ngoài.

Introduction to pandas Quiz – Real Python

Bài quiz này giúp bạn kiểm tra kiến thức cơ bản về pandas, bao gồm kỹ năng đọc dữ liệu từ web và lưu vào file CSV. Bạn sẽ thực hành thao tác với DataFrame, khám phá dữ liệu và tính toán giá trị trung bình thông qua các bài tập tương tác. Đặc biệt, bài quiz tập trung vào các hàm read_html, to_csv, describe() và mean() trong thư viện pandas. Đây là cơ hội tốt để củng cố những kiến thức thiết yếu khi làm việc với dữ liệu trong thực tế.

Bài quiz này giúp bạn kiểm tra và củng cố kiến thức cơ bản về pandas như đọc bảng từ web, lưu dữ liệu CSV, khám phá DataFrame và tính toán giá trị trung bình.

#496: A lake house in Seattle

Python Bytes podcast delivers headlines directly to your earbuds.

Automating EDA With fg-data-profiling – Real Python

Automate exploratory data analysis by transforming DataFrames into interactive reports with one command from fg-data-profiling.

Pandas Should Go Extinct

Pandas đã từng là công cụ thống trị trong phân tích dữ liệu Python nhưng giờ đã tỏ ra lỗi thời so với các thư viện hiện đại. Nguyên nhân chính là Pandas sử dụng chuỗi processing đơn-thread và tiêu tốn bộ nhớ đáng kể khi xử lý dataset lớn, trong khi Polars và Dask cung cấp parallel processing và tối ưu memory management hiệu quả hơn. Hệ quả là Pandas trở thành nút thắt cổ chai trong các pipeline data science hiện đại, đặc biệt khi xử lý data frame hàng triệu hàng với tốc độ chậm hơn 10-20 lần so với các đối thủ. Điều đáng học là việc chuyển đổi từ Pandas sang Polars không quá phức tạp nhưng mang lại hiệu năng vượt trội, thể hiện rõ qua benchmark test của bạn Jake VanderPlas.

Bài viết giúp bạn hiểu lý do tại sao Pandas đã lỗi thời và cần được thay thế bởi các công cụ hiện đại hơn.

Python Web Scraping: U.S. Corporate Revenue & Profitability Analysis

Python Web Scraping: U.S. Corporate Revenue & Profitability Analysis How I Used Python, BeautifulSoup, Requests, and Pandas to Scrape, Clean, Validate, and Analyze U.S. Corporate Revenue Data Web …

How to Detect and Handle Outliers in Python

How to Detect and Handle Outliers in Python A practical guide for data science students using IQR and Z scores with safer data checks This Article was developed by me and my colleagues Mahmod Sadiek …

PyCoder’s Weekly

Profiling, From pandas to Polars, NotImplemented, and More

Day 4: Pandas — Making Sense of Messy, Real-World Data

Day 4: Pandas — Making Sense of Messy, Real-World Data Part 4 of a 50-day journey from zero to building AI agents. Why NumPy alone isn’t enough Yesterday, NumPy gave us fast, clean arrays of pure …

Python Statistics Fundamentals: How to Describe Your Data Quiz – Real Python

Check your understanding of descriptive statistics in Python, from means and spread to correlation, summaries, and plots that reveal your data.

Python Pandas Reading Files: CSV, JSON, and SQL Data

Khi làm việc với dữ liệu trong Python, bước đầu thường là nạp dữ liệu từ nguồn ngoài như file CSV, JSON hoặc cơ sở dữ liệu SQL. Thư viện Pandas cung cấp các hàm pd.read_csv, pd.read_json và pd.read_sql để đọc từng định dạng này, cho phép chỉ định dấu phân cách, mã hóa, orient hoặc câu truy vấn SQL cụ thể. Với CSV, người dùng có thể thiết lập tham số chunksize để xử lý file lớn từng phần, trong khi JSON hỗ trợ orient như 'records', 'split' hoặc 'table' để ánh xạ cấu trúc dữ liệu phù hợp. Khi đọc từ SQL, pd.read_sql yêu cầu một đối tượng kết nối (SQLAlchemy engine hoặc raw connection) và có thể truyền tham số để tránh SQL injection và tối ưu hiệu suất. Bài viết nhắc nhở chọn hàm đọc phù hợp, kiểm tra kiểu dữ liệu sau khi nạp và sử dụng các tùy chọn như dtype hoặc parse_dates để giảm bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý.

Bài viết này giúp bạn nắm vững cách đọc dữ liệu từ nhiều định dạng phổ biến như CSV, JSON và SQL bằng thư viện Pandas.

Automating EDA With fg-data-profiling Quiz – Real Python

Check what you know about automating exploratory data analysis with fg-data-profiling, from building reports to profiling time series.

How to fix a weird pandas and pyarrow issue with BirdNetPi « Robin's Blog

A Raspberry Pi user troubleshoots a crash in BirdNetPi where Python scripts failed with an 'Illegal instruction' error and the web dashboard graphs failed to load. Using Python's importtime profiling flag on the pandas import, the culprit was traced to the pyarrow package, likely installed as an optional pandas dependency. Since a repo search showed BirdNetPi never actually used pyarrow, uninstalling it entirely fixed the crash with no side effects.

How BMLL Processes 1.5 TB of Market Data in Under 4 Minutes

BMLL Technologies processes petabytes of nanosecond-precision market data for the world's most sophisticated trading teams. In this case study, they share what a 48x performance improvement over pandas looks like in practice, and what it means for execution analysis at scale.

My Model Said Germany Had (Almost) Zero Income Inequality

My Model Said Germany Had (Almost) Zero Income Inequality Part 1 of 2 — I merged four government inequality datasets into one MLOps pipeline. Two of them agreed on a scale. The third didn’t, and …

Data Analytics Interview Questions: The Complete Prep Guide (2026)

Phỏng vấn dữ liệu phân tích năm 2026 đang trở nên cạnh tranh khắt khe hơn khi các đội tuyển không còn hài lòng với ứng viên chỉ biết sử dụng Excel để tạo báo cáo cơ bản. Nguyên nhân là do nhu cầu phân tích sâu rộng hơn, yêu cầu thành thạo SQL, Python hoặc R, cùng với khả năng xây dựng mô hình thống kê và giải quyết bài toán case study thực tế. Hệ quả là những ứng viên chỉ tập trung vào công cụ bảng tính dễ bị loại bỏ trong các vòng phỏng vấn kỹ thuật và nghiên cứu trường hợp. Để vượt qua, ứng viên cần đầu tư thời gian vào luyện tập các bài tập truy vấn dữ liệu, viết script phân tích và trình bày kết quả một cách rõ ràng. Bài hướng dẫn này nhấn mạnh việc kết hợp lý thuyết với thực hành qua các dự án minh họa là chìa khóa để tạo ấn tượng tốt trong buổi phỏng vấn.

Hướng dẫn này giúp bạn chuẩn bị kỹ lưỡng cho các câu hỏi phỏng vấn phân tích dữ liệu ngày càng cạnh tranh năm 2026.

AI seminars and free Pandas exercises at LernerPython

LernerPython đã mở rộng chương trình học trực tuyến bằng việc tổ chức seminar AI hàng tháng và phát hành một trợ lý AI được huấn luyện trên 30 năm kinh nghiệm giảng dạy của tác giả. Đồng thời, các sốp Bamboo Weekly, trước đây chỉ truy cập được sau hai năm đăng ký, hiện được cung cấp miễn phí toàn bộ. Ngoài ra, trang web cũng cập nhật tài liệu chi tiết về các phương thức mới của Pandas, giúp người dùng nhanh chóng nắm được các hàm và cú pháp vừa ra mắt. Kết hợp giữa seminar thực hành, tutor AI và tài liệu miễn phí tạo ra một môi trường học tập linh hoạt mà không tốn chi phí. Điều này cho thấy việc đầu tư vào nội dung giáo dục chất lượng cao và mở quyền truy cập sau thời gian nhất định có thể tăng đáng kể sự tham gia và hiệu quả học tập của cộng đồng lập trình.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để cập nhật kiến thức AI thực tế, luyện tập Pandas miễn phí và tiếp cận tài liệu học tập chất lượng cao từ LernerPython.

Parquet Files Explained: Why Every Data Engineer should Use

Parquet là định dạng file nén hiệu quả, tối ưu cho lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, được ưa chuộng bởi khả năng tiết kiệm không gian, tăng tốc truy vấn (nhờ schema + columnar storage) và tương thích đa nền tảng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Parquet tối ưu hóa hiệu suất đọc ghi dữ liệu, giảm thời gian xử lý và tiết kiệm tài nguyên khi làm việc với các tập tin lớn và đa dạng.

My rules for using spreadsheets

Bài viết lập luận rằng bảng tính (spreadsheets) chỉ nên dùng cho những tác vụ nhỏ, đơn giản hoặc như vùng chứa tạm thời trước khi xuất dữ liệu, vì các file Excel phức tạp thường dễ lỗi và cấu trúc không nhất quán. Tác giả so sánh Pandas và SQLite qua ví dụ nhóm dữ liệu tên trẻ em Mỹ, thể hiện khả năng tương đương của hai công cụ trong truy vấn nhóm (groupby) và tóm tắt dữ liệu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân biệt khi nên sử dụng bảng tính (spreadsheet) với các công cụ dữ liệu chuyên dụng như Pandas hay SQLite, tránh rủi ro sai sót và hiệu suất khi xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.

Should AI Developers Make the Switch from Polars to Pandas?

Pandas là thư viện dữ liệu chuẩn của Python suốt hơn một thập kỷ, nhưng Polars nổi lên như một lựa chọn nhanh hơn nhờ xử lý song song trên nhiều lõi CPU, thực thi lười (lazy execution) tối ưu truy vấn qua .collect(), và định dạng bộ nhớ cột của Apache Arrow giúp tương tác không sao chép. Tuy nhiên, Polars không hoàn toàn thay thế Pandas vì Pandas vẫn được hệ sinh thái Python hỗ trợ rộng rãi, trong khi Polars phù hợp hơn với dữ liệu lớn và biến đổi phức tạp, còn Pandas đủ dùng cho công việc khám phá dữ liệu và dự án nhỏ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách lựa chọn giữa Pandas và Polars không chỉ dựa trên tốc độ mà là dựa trên nhu cầu dự án, kích thước dữ liệu và khả năng tích hợp với các công cụ Python hiện đại.

Free real-world Pandas exercises, with solutions

Bài viết cung cấp hơn 500 bài tập thực hành miễn phí về thư viện Pandas trên dữ liệu thực tế (nhà máy than, động đất, Netflix), kèm theo lời giải chi tiết cùng 16 hướng dẫn phương pháp.

Làm quen với các bài tập thực tế trên Pandas giúp bạn hiểu rõ cách áp dụng công cụ này trong việc xử lý và phân tích dữ liệu thực tế, từ đó nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề và tự tin hơn khi làm việc với các dataset phức tạp.

Software Understanding in the Sciences is Really Uneven

Một kỹ sư phần mềm tại CUNY nhận thấy khoảng cách lớn về kiến thức kỹ thuật phần mềm giữa các nhà khoa học, ví dụ như sinh viên sau đại học sử dụng cấu trúc dữ liệu kém hiệu quả khiến công cụ xử lý mất một giờ chạy. Tác giả đề xuất xây dựng giáo trình giảng dạy các công cụ như profilers, debuggers và định dạng dữ liệu tối ưu (DuckDB, Parquet) thay vì phụ thuộc quá nhiều vào LLMs.

Những lập trình viên làm việc trong khoa học sẽ phát hiện ra cách hiệu quả và đơn giản để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của dự án khoa học thông qua kiến thức về kiến trúc phần mềm và công cụ phân tích, từ đó tiết kiệm thời gian và tránh những lỗi phức tạp.

The Problem with pandas Isn’t Performance. It’s Cognitive Overhead.

Vấn đề chính của pandas không phải là hiệu năng mà là sự phức tạp trong tư duy khi xử lý dữ liệu, khi người dùng phải nhớ nhiều cú pháp API đặc thù (như lambda, index, aggregation) tốn dung lượng bộ nhớ làm việc. Các giải pháp thay thế như Polars hay DuckDB cũng có những cú pháp riêng, trong khi Pivotal ra mắt dưới dạng DSL mã nguồn mở nhằm biên dịch code từ cú pháp phân tích sạch hơn, giảm thời gian hiểu code thay vì chỉ tối ưu tốc độ chạy.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách giảm thiểu mệt mỏi về kiến thức và cấu trúc phức tạp của pandas, giúp cải thiện hiệu suất thực hành phân tích dữ liệu mà không cần phụ thuộc vào các quy tắc API khó nhớ.

JetBrains Academy – July Digest

Tháng 7, JetBrains Academy giới thiệu khóa học từ chuyên gia ngành, hướng dẫn xây dựng ứng dụng AI thực tế, nâng cao kỹ năng Python với các công cụ như pandas, và cập nhật những thay đổi mới trong hệ sinh thái học tập của JetBrains.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách học AI thực hành từ chuyên gia công nghiệp và nâng cao kỹ năng Python với các công cụ như pandas, giúp họ xây dựng ứng dụng hiện đại và tối ưu hóa hiệu suất làm việc với hệ sinh thái JetBrains mới nhất.