Pandas Trong Python: Đọc, Xử Lý Và Phân Tích Dữ Liệu Như Excel Nhưng Mạnh Hơn

import pandas as pd

# Tạo DataFrame từ dict
data = {
    "name": ["An", "Bình", "Cường", "Dũng"],
    "department": ["Sales", "IT", "Sales", "HR"],
    "salary": [12_000_000, 18_000_000, 14_000_000, 11_000_000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Series: 1 cột đơn lẻ
salaries = df["salary"]
print(type(salaries))  # pandas.core.series.Series

# Đọc file
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
df = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8-sig")
df = pd.read_json("data.json")

# Ghi file
df.to_excel("output.xlsx", index=False)
df.to_csv("output.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

# Lọc theo điều kiện
high_salary = df[df["salary"] > 15_000_000]
sales_team = df[df["department"] == "Sales"]

# Nhiều điều kiện
result = df[(df["department"] == "Sales") & (df["salary"] > 13_000_000)]

# .query() — cú pháp gọn hơn
result = df.query("department == 'Sales' and salary > 13_000_000")

# Tổng hợp theo phòng ban
df.groupby("department").agg(
    count=("name", "count"),
    avg_salary=("salary", "mean"),
    total_salary=("salary", "sum")
).round(0)

# Tương tự VLOOKUP/JOIN
result = pd.merge(
    employees, departments,
    left_on="dept_id", right_on="id",
    how="left"  # left, right, inner, outer
)