Hello các bạn, có một số chia sẻ thêm về Câu 2 và Câu 4 từ các bạn trong cộng đồng, mình pin lên đây để cùng học hỏi nhé: -------------------------------------------------- CÂU 4: Cách tiếp cận dùng value_counts của mình là không chính xác vì value_counts chỉ đếm các giá trị duy nhất nên sẽ bỏ sót những order mua từ 2 sản phẩm trở lên. Cách tiếp cận này trên Stackoverflow dùng itertools stackoverflow.com/questions/52195887/counting-unique-pairs-of-numbers-into-a-python-dictionary thì chính xác hơn. Các bạn lặp qua df['All Products'], cho sản phẩm của từng đơn hàng vào một list, và dùng itertools cho các list đó. Code như bên dưới bạn nhé: from itertools import combinations from collections import Counter count = Counter() for products in df_dup['All Products']: product_list = products.split(",") count.update(Counter(combinations(product_list, 2))) print(count) -------------------------------------------------- CÂU 4: Nếu bạn muốn lấy giá trị ra để vẽ có thể dùng hàm .most_common() lên giá trị count for key, value in count.most_common(10): print(key, value) key sẽ trả về cho tên của hàng, còn value là số lượng -------------------------------------------------- CÂU 2: (Chia sẻ từ bạn @Bao Thai Vuong) Thay vì phải dùng vòng loop thì chỉ cần thay đòng plt.bar(x = sorted(cities), height = sales_value_city) là sẽ khớp giá trị sale với giá trị city vì khi dùng groupby cho cột City để tính giá trị sales của từng thành phố thì kết quả trả về theo thứ tự bảng chữ cái từ A-Z, nên dùng sorted cho tên thành phố cũng sẽ trả về giá trị theo thứ tự A-Z, tức là nó sẽ khớp với giá trị trả về trong groupby. -------------------------------------------------- CÂU 1: Nếu bạn muốn in ra luôn tháng có doanh thu lớn nhất thì dùng hàm max() lấy ra giá trị tháng lớn nhất xong lặp qua series để lấy tháng của giá trị lớn nhất ra nhé: max_value = sales_value.max() for month, sales in sales_value.items(): if sales == max_value: print(month, sales)
@@nguyentran9181 nếu em muốn lấy giá trị ra để vẽ có thể dùng hàm .most_common() lên giá trị count for key, value in count.most_common(10): print(key, value) key sẽ trả về cho em tên của hàng, còn value là số lượng
Tuyệt vời. Cách bạn trình bày, giải thích bằng tiếng Anh, minh hoạ bằng hình ảnh rất sinh động. Thao tác trực quan dễ hiểu. Đặc biệt là phong cách clean code, có cả mark-down rất chuyên nghiệp... Thật may mắn khi mình tìm thấy kênh của bạn. Chúc kênh ngày càng phát triển
Timestamp: 0:17 Giới thiệu Vấn đề 1:14 Demo Chương trình 2:27 Giới thiệu Dữ liệu và Code Editor 3:43 Lên kế hoạch cho chương trình, chia nhỏ vấn đề 4:00 Giới thiệu sự khác biệt giữa Báo cáo dữ liệu và Phân tích dữ liệu 4:36 Task 1: Thiết lập môi trường và Load dữ liệu 4:46 Cài đặt và Import pandas 5:42 Giới thiệu về Dataframe và Series trong pandas 5:59 Tải dữ liệu lên chương trình. Xác định đường dẫn tương đối (relative path) và đường dẫn tuyệt đối (absolute path) đến tập tin 9:03 Task 2: Clean and Preprocess data 9:09 Task 2.1: Tải 12 files dữ liệu lên chương trình. Gộp 12 dataframes lại làm 1 13:11 Task 2.2: Thêm cột "Month" cho dataframes 16:31 Task 2.3: Loại bỏ giá trị "nan" và giá trị "Or" 17:55 Task 3: Reporting & Data Analysis 17:55 Task 3.1: Tháng nào có doanh số tốt nhất? Doanh số tháng đó là bao nhiêu? 22:30 Task 3.2: Thành phố nào có doanh số cao nhất? 27:39 Task 3.3: Doanh nghiệp cần chiếu quảng cáo vào khung thời gian nào để tăng khả năng mua hàng của khách hàng? 31:14 Task 3.4: Những sản phẩm nào thường được bán cùng nhau? 25:18 Task 3.5: Sản phẩm nào được bán nhiều nhất? Giả thiết của bạn về lý do sản phẩm này được bán nhiều nhất là gì? 38:07 Dọn dẹp chương trình và Thêm câu lệnh input ở đầu chương trình để truyền dữ liệu cho lần sử dụng sau
Cảm thấy choáng ngợp với tốc độ trình bày và sự hiểu biết của bạn, không chỉ trong lập trình mà còn là ngoại ngữ nữa. Mong bạn có thêm nhiều video như thế này nữa. Chúc thành công.
Thật tuyệt vời chị ơi . Em đang học Data Science , những video thực tế như thế này rất bổ ích với ngành IT nói chung và chuyên ngành DS nói riêng ạ . Em rất mong chờ những video thực tế như này từ kênh của chị ạ :333 Cảm ơn chị rất nhiều
trong thời buổi big data như vầy mình thấy sắp tới các công ty sẽ không hỏi anh/chị có biết excel tin học văn phòng thì không, mà họ chỉ hỏi bạn có biết pandas không. Thanks bạn vì bài giảng rất chi tiết và hay
Video quá hay, bài toán cực kì thực tế. Bạn không chỉ đưa ra đáp án mà còn bày cách cho mọi người google như thế nào. Cực kì hữu dụng. Mong bạn ra thêm nhiều video nữa như vậy
thật sự tuyệt vời khi cảm nhận được cách chị sử dụng kiến thức, giọng nói, cách biểu đạt để dẫn dắt sự kiên nhân gần như đã mất của bản thân em. thực sự cảm ơn sự đóng góp của chị!
Chị hướng dẫn không giống hướng dấn dân IT rồi (do dân IT toàn phải tự tìm hiểu cách search cũng như cú pháp lệnh) nhưng cực xịn xò luôn, rất có tâm!!!!
Mình cũng đang tìm hiểu về python và tự động các công việc hằng ngày bằng python. Cảm ơn những videos của bạn, thật là có ích !! Sớm ra videos mới bạn nhé !
Thiệc sự rất bổ ích. Vô tình đợt dịch naỳ ở nhà em cũng học được nhiều từ channel của chị. Mong chị update thêm nhiều video hay như vậy ạ. Em đang theo job Supply Chain Analyst nên những video như thế này rất bổ ích. Chúc chị sức khoẻ và thêm nhiều video xịn xò
video hay lắm bạn ơi, mình là newbie đag học trong ngành này, video của bạn rất hữu ích với mình, cảm ơn bạn nhiều, chúc kênh của bạn ngày càng phát triển và có thêm nhiều video về đề tài này nhé :D
Em đã xem đi xem lại video của chị nhiều lần và thấy cách chị tiếp cận và giải quyết vấn đề rất hay, nếu được thì chị có thể ra thêm nhiều video về các project về phân tích dữ liệu để xây dựng Portfolio cũng như thêm vào CV không ạ. Em xin cảm ơn rất nhiều, chúc kênh của chị ngày càng phát triển và thành công ạ.
video thật sự rất bổ ích cho những người mới như em ạ. Em mong chị ra thêm nguồn học của những công cụ khác như pandas, matplotlib,... để giúp cho những bạn học sinh mới có nguồn học ạ
Cảm ơn bạn vì video rất có ích (giọng người làm cũng hay nữa). Mong bạn có thể quan tâm và làm thêm vài video kĩ hơn về phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp!!!
mình mới học data analyst hy vọng b làm nhiều video về phân tích các dataset và python cơ bản để làm một bài báo cáo! thanks b nhiều!ủng hộ 1 sub,1 like vì video hữu ích
dạa cảm ơnn bạn nhee~ hihi kênh hơi lowkey nếu bạn thấy hay hãy share giúp mình ạ. mình có làm khoá Python ở đây bạn nhe: ua-cam.com/video/TU8M4x-oJ_A/v-deo.htmlsi=NqV7XfJKlqpexIkg
Cảm nhận sau khi làm một vòng như hướng dẫn thì hơi loằng ngoằng hơn nhiều so với Power Bi, mình đang tìm kiếm sự mạnh mẽ trong phân tích của Python so với Power Bi. Mình vẫn tin là Python viết cấu trúc phân tích đơn giản hơn so với Power bi, Power Bi phải phân tách context hơi hại não. Hi vọng em có thêm các bài thực chiến Python để anh tham khảo. Cảm ơn em.
Bên kênh của mình làm content quá hay nhưng tại sao lại làm ít quá. Mong bạn vẫn ra những video thực tế như thế này. Mình đã chờ rất nhiều tháng nhưng vẫn chưa có thêm video nào
huhu sorry bạn, vì nội dung cần nhiều thời gian và công sức chăm chút mà hiện tại mình đang chưa sắp xếp được công việc của mình để ra video đều đặn :(
cho mình hỏi là sau khi làm các bước trên thì làm sao để đưa nó sang 1 file word hay PDF để nộp cho sếp. Minh ko phải lập trình viên chỉ muốn tìm hiểu thêm để tốt ưu hoá công việc. Mong rằng bạn chỉ thêm.
Cảm ơnnn bạn nhiều nhaa, trước đó mình có chia sẻ series Python cơ bản nhưng bằng tiếng Anh, mình đang trong quá trình làm tiếng Việt, mong bạn sẽ ủng hộ trong thời gian tới :D
chị ơi phần doanh thu theo từng khung giờ sale_hour=df.groupby('order hour').sum()['sale'] thì kết quả in ra bị đổi thành dạng 7.137212e+05 chị giúp e với
cho mình hỏi ở câu 2 thay vì phải dùng vòng loop thì chỉ cần thay đòng plt.bar(x = sorted(cities), height = sales_value_city) là sẽ khớp giá trị sale với giá trị city mà nhỉ?
Hello bạn, bạn nói mình mới để ý là khi dùng groupby cho cột City để tính giá trị sales của từng thành phố thì kết quả trả về theo thứ tự bảng chữ cái từ A-Z, nên dùng sorted cho tên thành phố cũng sẽ trả về giá trị theo thứ tự A-Z, tức là nó sẽ khớp với giá trị trả về trong groupby. Cảm ơn bạn đã chia sẻ một cách làm khác ạ :D Mình sẽ chia sẻ cách làm này trên pinned comment để các bạn khác cùng học hỏi
bạn ơi, giải thích thêm giúp mình, tại sao lại có dataframe mới như này: df_dup = df[df["Order ID"].duplicated(keep = False)] và df_dup mới này khác gì bảng df cũ bạn nhỉ. Cảm ơn bạn
Mình thấy vẽ biểu đồ cột nằm ngang that vì nằm dọc thì dễ theo dõi hơn á. Và với lại cho mình hỏi có cách nào chỉnh màu đỏ cho tháng hay city có doanh số cao nhất không ạ??
Hello các bạn, có một số chia sẻ thêm về Câu 2 và Câu 4 từ các bạn trong cộng đồng, mình pin lên đây để cùng học hỏi nhé:
--------------------------------------------------
CÂU 4: Cách tiếp cận dùng value_counts của mình là không chính xác vì value_counts chỉ đếm các giá trị duy nhất nên sẽ bỏ sót những order mua từ 2 sản phẩm trở lên.
Cách tiếp cận này trên Stackoverflow dùng itertools stackoverflow.com/questions/52195887/counting-unique-pairs-of-numbers-into-a-python-dictionary thì chính xác hơn. Các bạn lặp qua df['All Products'], cho sản phẩm của từng đơn hàng vào một list, và dùng itertools cho các list đó. Code như bên dưới bạn nhé:
from itertools import combinations
from collections import Counter
count = Counter()
for products in df_dup['All Products']:
product_list = products.split(",")
count.update(Counter(combinations(product_list, 2)))
print(count)
--------------------------------------------------
CÂU 4: Nếu bạn muốn lấy giá trị ra để vẽ có thể dùng hàm .most_common() lên giá trị count
for key, value in count.most_common(10):
print(key, value)
key sẽ trả về cho tên của hàng, còn value là số lượng
--------------------------------------------------
CÂU 2: (Chia sẻ từ bạn @Bao Thai Vuong)
Thay vì phải dùng vòng loop thì chỉ cần thay đòng plt.bar(x = sorted(cities), height = sales_value_city) là sẽ khớp giá trị sale với giá trị city vì khi dùng groupby cho cột City để tính giá trị sales của từng thành phố thì kết quả trả về theo thứ tự bảng chữ cái từ A-Z, nên dùng sorted cho tên thành phố cũng sẽ trả về giá trị theo thứ tự A-Z, tức là nó sẽ khớp với giá trị trả về trong groupby.
--------------------------------------------------
CÂU 1:
Nếu bạn muốn in ra luôn tháng có doanh thu lớn nhất thì dùng hàm max() lấy ra giá trị tháng lớn nhất xong lặp qua series để lấy tháng của giá trị lớn nhất ra nhé:
max_value = sales_value.max()
for month, sales in sales_value.items():
if sales == max_value:
print(month, sales)
câu 4 sau khi sửa xong làm sao lấy giá trị để vẽ biểu đồ vậy chị @Ứng Dụng Lập Trình Python
@@nguyentran9181
nếu em muốn lấy giá trị ra để vẽ có thể dùng hàm .most_common() lên giá trị count
for key, value in count.most_common(10):
print(key, value)
key sẽ trả về cho em tên của hàng, còn value là số lượng
@@BoringPPL ok, thanks chị nhé.
Thank you ad
chị ơi, ở pần đầu. Nếu mình muốn tính giá trị trung bình lớn nhất của sales theo một tháng thì làm sao vậy chị.
Tuyệt vời. Cách bạn trình bày, giải thích bằng tiếng Anh, minh hoạ bằng hình ảnh rất sinh động. Thao tác trực quan dễ hiểu. Đặc biệt là phong cách clean code, có cả mark-down rất chuyên nghiệp... Thật may mắn khi mình tìm thấy kênh của bạn. Chúc kênh ngày càng phát triển
Cảm ơnn bạn nhiều nhé
Timestamp:
0:17 Giới thiệu Vấn đề
1:14 Demo Chương trình
2:27 Giới thiệu Dữ liệu và Code Editor
3:43 Lên kế hoạch cho chương trình, chia nhỏ vấn đề
4:00 Giới thiệu sự khác biệt giữa Báo cáo dữ liệu và Phân tích dữ liệu
4:36 Task 1: Thiết lập môi trường và Load dữ liệu
4:46 Cài đặt và Import pandas
5:42 Giới thiệu về Dataframe và Series trong pandas
5:59 Tải dữ liệu lên chương trình. Xác định đường dẫn tương đối (relative path) và đường dẫn tuyệt đối (absolute path) đến tập tin
9:03 Task 2: Clean and Preprocess data
9:09 Task 2.1: Tải 12 files dữ liệu lên chương trình. Gộp 12 dataframes lại làm 1
13:11 Task 2.2: Thêm cột "Month" cho dataframes
16:31 Task 2.3: Loại bỏ giá trị "nan" và giá trị "Or"
17:55 Task 3: Reporting & Data Analysis
17:55 Task 3.1: Tháng nào có doanh số tốt nhất? Doanh số tháng đó là bao nhiêu?
22:30 Task 3.2: Thành phố nào có doanh số cao nhất?
27:39 Task 3.3: Doanh nghiệp cần chiếu quảng cáo vào khung thời gian nào để tăng khả năng mua hàng của khách hàng?
31:14 Task 3.4: Những sản phẩm nào thường được bán cùng nhau?
25:18 Task 3.5: Sản phẩm nào được bán nhiều nhất? Giả thiết của bạn về lý do sản phẩm này được bán nhiều nhất là gì?
38:07 Dọn dẹp chương trình và Thêm câu lệnh input ở đầu chương trình để truyền dữ liệu cho lần sử dụng sau
Cảm thấy choáng ngợp với tốc độ trình bày và sự hiểu biết của bạn, không chỉ trong lập trình mà còn là ngoại ngữ nữa. Mong bạn có thêm nhiều video như thế này nữa. Chúc thành công.
Thật tuyệt vời chị ơi . Em đang học Data Science , những video thực tế như thế này rất bổ ích với ngành IT nói chung và chuyên ngành DS nói riêng ạ . Em rất mong chờ những video thực tế như này từ kênh của chị ạ :333 Cảm ơn chị rất nhiều
wow cảm ơnn em đã ủng hộ nhaa
trong thời buổi big data như vầy mình thấy sắp tới các công ty sẽ không hỏi anh/chị có biết excel tin học văn phòng thì không, mà họ chỉ hỏi bạn có biết pandas không. Thanks bạn vì bài giảng rất chi tiết và hay
Video quá hay, bài toán cực kì thực tế. Bạn không chỉ đưa ra đáp án mà còn bày cách cho mọi người google như thế nào. Cực kì hữu dụng. Mong bạn ra thêm nhiều video nữa như vậy
mình cảm ơnn nhaa
thật sự tuyệt vời khi cảm nhận được cách chị sử dụng kiến thức, giọng nói, cách biểu đạt để dẫn dắt sự kiên nhân gần như đã mất của bản thân em. thực sự cảm ơn sự đóng góp của chị!
cảmmm ơnn emm! chúc mừng em đã lấy lại được "sự kiên nhẫn gần như đã mất" =))))
Hay quá, giọng rất dễ thương mà giải thích cũng rất cuốn, choáng ngợp trước sự thành thạo của bạn, xử lý cả đống vấn đề trong 1 nốt nhạc vậy.!
dạaa cảm ơn bạn ạa
Mình mới bắt đầu học python
Xem video này mình biết dc tác dụng lớn của python tạo động lực cho mình cố gắng làm chủ ngôn ngữ này
cố lên bạn nhé
Chị hướng dẫn không giống hướng dấn dân IT rồi (do dân IT toàn phải tự tìm hiểu cách search cũng như cú pháp lệnh) nhưng cực xịn xò luôn, rất có tâm!!!!
cảm ơnnn em nha
@@BoringPPL chị ra thêm nhiều clip hướng dẫn nữa nha, clip chị cực xịn, em tin nhiều người cần lắm!!!
@@SangNguyen-dt4ju cảm ơnnn em nhiềuu nha
video thực sự hữu ích đối với newbie như e mong c làm nhiều vid hơn về mảng data để m.n có thể học hỏi qua các project như này ! Love
cảm ơnn em đã ủng hộ nhéee
Video này rất chi tiết và dễ hiểu, giúp tôi học hỏi được rất nhiều!
Mình cũng đang tìm hiểu về python và tự động các công việc hằng ngày bằng python. Cảm ơn những videos của bạn, thật là có ích !! Sớm ra videos mới bạn nhé !
cảm ơnnn bạn đã ủng hộ nhéee
nội dung video rất hay và logic từng bước. Mong chị tiếp tục ra nhiều video nữa nhé
cảm ơnn emm
Mong bạn sẽ ra nhiều video về Data Analyst như này hơn
=) Thanks
cảm ơnn bạn đã ủng hộ video
mong bạn ra nhiều nhiều các video kiểu giải case vầy, để mình có thể vừa xem vừa làm theo và học luôn!!!!
dạaa mình đang sắp xếp để làm thêm video, mong bạn đón xemm những video sắp tới nhee
Thiệc sự rất bổ ích. Vô tình đợt dịch naỳ ở nhà em cũng học được nhiều từ channel của chị. Mong chị update thêm nhiều video hay như vậy ạ. Em đang theo job Supply Chain Analyst nên những video như thế này rất bổ ích. Chúc chị sức khoẻ và thêm nhiều video xịn xò
cảm ơnnn emm nhiều nhaa
ôi dời rất hữu ích luôn bạn ơi, mình là dân trái ngành, thỉnh thoảng lạc lối lắm, may mà có bạn chia sẽ thêm kiếm thức
cảmm ơnn bạn đã ủng hộ kênh ạaa
Cảm ơn bạn rất nhìu, mình mới xem nửa clip thôi là đã muốn ra cảm ơn người giảng rồi ạ!!! Quá là thực tế lun!!
dạa cảm ơn bạnn nhenn
đỉnh quá chị ơi, mong chị làm nhiều hơn về python ạ, ở đây và ủng hộ chị, chúc chị có nhiều sức khỏe và thành công
Các video chất lượng quá, hi vọng có thêm nhiều bài giản thú vị hơn nữa ạ
cảm ơnn bạn nha
Cảm ơn bạn vì video rất chi tiết, vừa ứng dụng vừa học.
Rất thích cách làm video và trình bày của bạn này, rất chỉn chu và dễ hiểu
cảmmm ơnn bạn
Hay quá em ơi, hướng dẫn từng bước cực kỳ dễ hiểu, giọng dễ thương nữa chứ :v
dạ em cảm ơn anh ạ
chị ơi, chị ra video tiếp đi ạ. mới biết đến kênh của chị mà thấy hay quá ạ.
Coi video quá hay, không bỏ 1 giây nào. Cảm ơn video cực kỳ bổ ích. Hy vọng bạn ra thêm nhiều video để cộng đồng có thể học hỏi được nhiều hơn
cảmm ơn bạn nhiều nhaa
video hay lắm bạn ơi, mình là newbie đag học trong ngành này, video của bạn rất hữu ích với mình, cảm ơn bạn nhiều, chúc kênh của bạn ngày càng phát triển và có thêm nhiều video về đề tài này nhé :D
cảm ơnnn bạn đã ủng hộ nheee
Em đã xem đi xem lại video của chị nhiều lần và thấy cách chị tiếp cận và giải quyết vấn đề rất hay, nếu được thì chị có thể ra thêm nhiều video về các project về phân tích dữ liệu để xây dựng Portfolio cũng như thêm vào CV không ạ. Em xin cảm ơn rất nhiều, chúc kênh của chị ngày càng phát triển và thành công ạ.
cảmmm ơn em nhìu nhe
Quá vi diệu.Cảm ơn bạn rất nhiều...Mong bạn làm về chủ đề retention khách hàng or nhiều mẹo trong Data ananlytic..
cảmmm ơn bạn đã ủng hộ kênh
Cảm ơn bạn, video hữu ích và dễ tiếp cận với người xuất phát điểm mảng kinh tế không thuần chuyên IT
cảm ơnn bạn đã ủng hộ video nhe
Tuyệt vời ạ :3 một video rất dễ hiểu và chi tiết tới từng những lưu ý nhỏ cho các bạn newbie như em :"
video thật sự rất bổ ích cho những người mới như em ạ. Em mong chị ra thêm nguồn học của những công cụ khác như pandas, matplotlib,... để giúp cho những bạn học sinh mới có nguồn học ạ
cảm ơnn em đã ủng hộ nha
Mong chị ra thêm nhiều video. E cảm ơn chị ạ
chị ơi hay quá mong chị ra nhiều video phân tích kiểu thế này và phân tích mô hình ạ
thanks emm nha
Hay quá chị ơi , mong chị ra nhiều video kiểu này
cảmmm ơn em đã ủng hộ nhee
Kênh rất hay và chuyên nghiệp, mong bạn ra thêm video giải quyết nhiều vấn đề nữa
Cảm ơnn bạn nha
Chị hướng dẫn siêu chi tiết và dễ hiểu. Klq nhưng giọng của chị hay ghê :3
Cảm ơnn em đã ủng hộoo nhé
Cảm ơn Bạn nhiều. Rất mong được nhiều clip share giúp cho mọi người Newbie..
Cảm ơn bạn đã ủng hộ ạ
Bài giảng hay quá ạ, chị có tạo thêm các video hướng dẫn như video này không chị? :D
cảmm ơn em nha
mình là new new newbie, cảm ơn bạn video giúp mình dễ hình dung hơn và thêm quyết tâm hơn vs ngành này.
cảm ơn bạn đã ủng hộ video nhe
Ra nhiều video kiểu này nữa đi ak
Thank you chị. Chị giải thích dễ hiễu lắm ạ.
Bạn ơi, ra thêm nhiều video nữa nhé. Cám ơn bạn nhiều !!!
cảm ơnnn bạn đã ủng hộ nhee
Trình bày gọn gàng và dễ hiểu. Xin cám ơn ❤
cảmm ơnn bạn nhaa
cũng có thể làm cách này để sắp xếp lại thứ tự trong SET cities
cities = sorted(cities)
video hữu ích lắm ạ, em newbie xem hiểu được cách làm rồi, em cảm ơn c ạ
quá ngon lành luôn! thanks em
Tuyệt vời, cám ơn chia sẻ của bạn
Cảm ơn bạn vì video rất có ích (giọng người làm cũng hay nữa). Mong bạn có thể quan tâm và làm thêm vài video kĩ hơn về phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp!!!
cảm ơnn bạn đã ủng hộ ạ
mình mới học data analyst hy vọng b làm nhiều video về phân tích các dataset và python cơ bản để làm một bài báo cáo!
thanks b nhiều!ủng hộ 1 sub,1 like vì video hữu ích
cảm ơnn bạn nhe
giup minh voi
bạn có thể ra nhiều video hơn không ak
Cảm ơn bạn nhiều lắm nha
cảm ơnn bạn nhe
Wow kênh hay vậy mà h mới biết ta
Thank ad nhiều
Bạn có làm nguyên khoá Python ko?
dạa cảm ơnn bạn nhee~ hihi kênh hơi lowkey nếu bạn thấy hay hãy share giúp mình ạ.
mình có làm khoá Python ở đây bạn nhe: ua-cam.com/video/TU8M4x-oJ_A/v-deo.htmlsi=NqV7XfJKlqpexIkg
Bạn làm bài giảng hay lắm đó 😂😢
dạa cảmm ơnn bạn ạaa
Em cảm ơn chị, mong chị ra nhiều video hơn
cảm ơnn em đã ủng hộ nhee
cam on chi nhieu nhe! Video nay that bo ich
Cảm nhận sau khi làm một vòng như hướng dẫn thì hơi loằng ngoằng hơn nhiều so với Power Bi, mình đang tìm kiếm sự mạnh mẽ trong phân tích của Python so với Power Bi. Mình vẫn tin là Python viết cấu trúc phân tích đơn giản hơn so với Power bi, Power Bi phải phân tách context hơi hại não. Hi vọng em có thêm các bài thực chiến Python để anh tham khảo. Cảm ơn em.
dạ vâng em cảm ơn chia sẻ của anh ạ :D
Video rất hay.mong chị làm video về phân tích sở thích người dùng và đưa ra gợi ý của 1 trang báo điện tử
cảm ơn em đã ủng hộoo nha
Bạn ra thêm video về chủ đề này đi
Video hay lắm ạ, hi vọng chị tiếp tục ra những video như thế này ạ 🥰🥰
cảm ơnnn emm nha
😊Trình bày rất tận tâm, respect!
cảmmm ơn bạn nheee
Giọng dễ thương quá :D . Crush rồi =))
haha cảm ơn bạn nhé
Wow hồi mới học với pandas em cũng tự mò trên stackoverflow 😂 lúc đó tưởng mình nhà quê mới làm vậy mà ai dè người đi làm cx làm thế
chắc tại chị cũng nhà cuê đó emm =)))) ahehe
Rất bổ ích và dễ hấp thụ ạ. Cám ơn c
cảm ơnn em
Cảm ơn chị nhiều, video rất có ích và dễ hiểu cho đứa bắt đầu học như em
Cảm ơnnn em đã ủng hộ nha
Có soundcloud không bạn ơi? Giọng dễ thương wa nè >.
Hy vọng bạn có thể chia sẽ thêm các video về "Python & excel".
dạa vâng ạ
chúc bạn thành công trên con đường làm videos nhé!! 👌👌
cảm ơnnn bạn ạ
Hay quá chị ơi rất clear ah
Quá hay....rất hữu ích....cảm ơn em rất nhiều!!!!!!!!!!!
dạaaa cảm ơn anh ạ
Bên kênh của mình làm content quá hay nhưng tại sao lại làm ít quá. Mong bạn vẫn ra những video thực tế như thế này. Mình đã chờ rất nhiều tháng nhưng vẫn chưa có thêm video nào
huhu sorry bạn, vì nội dung cần nhiều thời gian và công sức chăm chút mà hiện tại mình đang chưa sắp xếp được công việc của mình để ra video đều đặn :(
Rất tuyệt vời. cảm ơn bạn
cảmm ơnn bạn đã ủng hộ ạaa
Cảm ơn chị! video rất bổ ích ạ và giọng chị cũng rất cuốn hút nữa ^^
Cho e hỏi là cách thức mình tư duy ra được những câu hỏi đặt vấn đề liên quan như trong video luôn ạ.
Thanks in advanced :)
@@rikinguyen8542 cảm ơnn em nhaa
hay quá chị ơi
chỉnh speed 0.75 nghe giọng yêu thế !!!
hay quá em, cám ơn bài của em
dạaa em cảm ơn ạ!
Em đang học về ngành này, mong cũng sẽ kiếm được job về DA
Cám ơn videos rất hay của em!
dạ em cảm ơn ạ
Video làm rất hay và chi tiết! Cảm ơn e!
dạ cảm ơnn anh đã ủng hộ ạ
trước e học lập trình ở đâu mà giỏi vậy?
@@sonnguyenthai5746 dạ em tự học thôi ạ, may mắn có các anh kỹ sư/ hiring manager hướng dẫn nên tiếp thu cũng ổn ạ
@@BoringPPL con gái mà học được lập trình giỏi như em là ít lắm!
Làm topic về machine learning đi bạn ơi, kiểu basics thôi ấy
Uki bạn, mình sẽ làm mấy mô hình cơ bản :D
Nếu mà có sự kết hợp giữa Python và SQL nữa là tuyệt vời lắm á chị
để chị tìm thử vấn đề nào hay hay rùi làm hen, cảm ơn gợi ý của em nhe
cho mình hỏi là sau khi làm các bước trên thì làm sao để đưa nó sang 1 file word hay PDF để nộp cho sếp. Minh ko phải lập trình viên chỉ muốn tìm hiểu thêm để tốt ưu hoá công việc. Mong rằng bạn chỉ thêm.
bạn có thế ra được series về python cơ bản, mình sẽ rất ủng hộ !!!
Cảm ơnnn bạn nhiều nhaa, trước đó mình có chia sẻ series Python cơ bản nhưng bằng tiếng Anh, mình đang trong quá trình làm tiếng Việt, mong bạn sẽ ủng hộ trong thời gian tới :D
Lót dép hóng series tiếng Việt :3
@@sangnguyenminh4484 cảm ơnn bạn nhé
Nội dung chất lượng quá
cảmm ơn bạn nheee
Hay qua chi oi, cam on chi rat nhieu
cảmmm ơn em đã ủng hộ
chị ơi phần doanh thu theo từng khung giờ
sale_hour=df.groupby('order hour').sum()['sale']
thì kết quả in ra bị đổi thành dạng 7.137212e+05
chị giúp e với
Thanks video thật dễ hiểu
cảm ơnn bạn
Video rất hay. Bạn có thể làm 1 video tương tự về việc phân tích nhân sự không? Thanks.
cảm ơnn bạn nhe
cho mình hỏi ở câu 2 thay vì phải dùng vòng loop thì chỉ cần thay đòng plt.bar(x = sorted(cities), height = sales_value_city) là sẽ khớp giá trị sale với giá trị city mà nhỉ?
Hello bạn, bạn nói mình mới để ý là khi dùng groupby cho cột City để tính giá trị sales của từng thành phố thì kết quả trả về theo thứ tự bảng chữ cái từ A-Z, nên dùng sorted cho tên thành phố cũng sẽ trả về giá trị theo thứ tự A-Z, tức là nó sẽ khớp với giá trị trả về trong groupby.
Cảm ơn bạn đã chia sẻ một cách làm khác ạ :D Mình sẽ chia sẻ cách làm này trên pinned comment để các bạn khác cùng học hỏi
chị ơi, chị có thể ra các video data analysis dành cho newbie mới tiếp cận Python đc k ạ? Em cảm ơn :3
ừaaaa trong tương lai chị sẽ ra nhiều videoo hơn nhé, cảm ơn em đã ủng hộ kênh
chị ơi ra thêm video như thế này đi chị
dạ cho em hỏi làm sao để tổng hợp thành 1 file sale.2020.csv như trong video với ạ
em cảm ơn chị nhiều lắm
cảm ơnn em đã ủng hộ nhe
Amazing video and amazing girl! Keep your good job!
thank youu~
bạn ơi, giải thích thêm giúp mình, tại sao lại có dataframe mới như này: df_dup = df[df["Order ID"].duplicated(keep = False)]
và df_dup mới này khác gì bảng df cũ bạn nhỉ. Cảm ơn bạn
Hay quá chị ơi, cám ơn chị nhiều ạaa
cảm ơnnn em đã ủng hộ nhaa
Video rất hay chị ơi!!
cảm ơnnn em nha
Rất hay, cảm ơn chị!
cảm ơnn emm
Video hay quá dép ơiiiiii!
uấy! đội earn chú Púc :)))
Mình thấy vẽ biểu đồ cột nằm ngang that vì nằm dọc thì dễ theo dõi hơn á. Và với lại cho mình hỏi có cách nào chỉnh màu đỏ cho tháng hay city có doanh số cao nhất không ạ??