Python Cơ Bản - Phần 1

1# Python Hello World - Đơn giản nhất!
2print("Hello, Data Science!")
3
4# So sánh với Java (cần nhiều code hơn)
5# public class HelloWorld {
6#     public static void main(String[] args) {
7#         System.out.println("Hello, Data Science!");
8#     }
9# }

1# macOS/Linux
2chmod +x Anaconda3-xxx.sh
3./Anaconda3-xxx.sh

1conda --version    # conda 23.x.x
2python --version   # Python 3.11.x

1# Tạo môi trường mới
2conda create -n datascience python=3.11
3 
4# Kích hoạt
5conda activate datascience
6 
7# Cài thư viện Data Science
8conda install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter
9 
10# Export môi trường
11conda env export > environment.yml
12 
13# Các lệnh hay dùng
14conda env list          # Danh sách môi trường
15conda list              # Packages đã cài
16conda update pandas     # Cập nhật package
17conda env remove -n datascience  # Xóa môi trường

1# Chạy Jupyter
2jupyter notebook
3 
4# Hoặc JupyterLab (giao diện mới hơn)
5jupyter lab

1%time df = pd.read_csv('large_file.csv')   # Đo thời gian
2%timeit df['col'].sum()                     # Đo thời gian trung bình
3%matplotlib inline                          # Hiển thị chart inline
4%whos                                       # Xem tất cả variables

1# Mount Google Drive
2from google.colab import drive
3drive.mount('/content/drive')
4
5# Đọc file từ Drive
6import pandas as pd
7df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/data.csv')
8
9# Cài thêm thư viện
10!pip install polars plotly

1import sys
2print(f"Python version: {sys.version}")
3
4libraries = ['pandas', 'numpy', 'matplotlib', 'seaborn', 'sklearn']
5for lib in libraries:
6    try:
7        module = __import__(lib)
8        version = getattr(module, '__version__', 'unknown')
9        print(f"✅ {lib}: {version}")
10    except ImportError:
11        print(f"❌ {lib}: NOT INSTALLED")

1# Khai báo biến đơn giản
2name = "MinAI"           # String
3age = 25                 # Integer
4price = 19.99            # Float
5is_active = True         # Boolean
6
7# Multiple assignment
8x, y, z = 1, 2, 3
9a = b = c = 0
10
11# Swap values (Pythonic way!)
12x, y = y, x

1# ✅ Hợp lệ
2my_variable = 1
3_private = 5
4
5# ❌ Không hợp lệ
62variable = 1       # Bắt đầu bằng số
7my-variable = 2     # Có dấu gạch ngang
8my variable = 3     # Có khoảng trắng

1# Integer - Số nguyên
2count = 42
3big_num = 1_000_000  # Underscore cho dễ đọc
4
5# Float - Số thực
6pi = 3.14159
7scientific = 1.5e-10  # 1.5 × 10⁻¹⁰
8
9# String - Chuỗi
10name = "Python"
11multiline = """
12This is a
13multiline string
14"""
15
16# Boolean
17is_valid = True
18is_empty = False
19
20# None - Giá trị null
21result = None

1# Kiểm tra kiểu
2x = 42
3print(type(x))              # <class 'int'>
4print(isinstance(x, int))   # True
5print(isinstance(x, (int, float)))  # True
6
7# Type Conversion
8num_str = "42"
9num_int = int(num_str)      # 42
10num_float = float(num_str)  # 42.0
11s = str(100)                # "100"
12
13# Boolean conversion
14bool(0)       # False    | bool(1)       # True
15bool("")      # False    | bool("text")  # True
16bool([])      # False    | bool([1,2])   # True

1a, b = 10, 3
2
3print(a + b)   # 13  - Cộng
4print(a - b)   # 7   - Trừ
5print(a * b)   # 30  - Nhân
6print(a / b)   # 3.333... - Chia (float)
7print(a // b)  # 3   - Chia lấy phần nguyên
8print(a % b)   # 1   - Chia lấy dư (modulo)
9print(a ** b)  # 1000 - Lũy thừa (10³)

1x, y = 5, 10
2
3print(x == y)  # False - Bằng
4print(x != y)  # True  - Khác
5print(x < y)   # True  - Nhỏ hơn
6print(x <= y)  # True  - Nhỏ hơn hoặc bằng
7print(x > y)   # False - Lớn hơn
8
9# Chained comparison (Pythonic!)
10age = 25
11print(18 <= age < 65)  # True

1a, b = True, False
2
3print(a and b)  # False
4print(a or b)   # True
5print(not a)    # False
6
7# Short-circuit: giá trị "falsy" → lấy default
8name = ""
9display = name or "Anonymous"  # "Anonymous"

1x = 10
2x += 5   # x = x + 5  → 15
3x -= 3   # x = x - 3  → 12
4x *= 2   # x = x * 2  → 24
5x /= 4   # x = x / 4  → 6.0
6x //= 2  # x = x // 2 → 3.0
7x **= 2  # x = x ** 2 → 9.0

1s = "Python Data Science"
2
3# Indexing (0-based)
4print(s[0])      # 'P'
5print(s[-1])     # 'e' (từ cuối)
6
7# Slicing [start:end:step]
8print(s[0:6])    # 'Python'
9print(s[7:])     # 'Data Science'
10print(s[::-1])   # Đảo ngược chuỗi
11
12# Length
13print(len(s))    # 19

1text = "  Hello World  "
2
3# Case methods
4text.lower()      # "  hello world  "
5text.upper()      # "  HELLO WORLD  "
6text.title()      # "  Hello World  "
7
8# Whitespace
9text.strip()      # "Hello World"
10text.lstrip()     # "Hello World  "
11text.rstrip()     # "  Hello World"
12
13# Find & Replace
14text.find("World")                # 8 (index)
15text.replace("World", "Python")   # "  Hello Python  "
16
17# Split & Join
18"a,b,c".split(",")      # ['a', 'b', 'c']
19"-".join(['a','b','c'])  # "a-b-c"
20
21# Check methods
22"123".isdigit()    # True
23"abc".isalpha()    # True
24"abc123".isalnum() # True

1name = "MinAI"
2price = 19.99
3quantity = 3
4
5# f-string — Khuyến nghị!
6print(f"Hello, {name}!")
7print(f"Total: ${price * quantity:.2f}")
8
9# Format specifiers
10num = 1234.5678
11print(f"{num:.2f}")     # 1234.57 (2 decimals)
12print(f"{num:,.2f}")    # 1,234.57 (with comma separator)
13print(f"{num:>10.2f}")  # '   1234.57' (right align, width 10)
14print(f"{num:<10.2f}")  # '1234.57   ' (left align)
15
16# Percentage
17ratio = 0.756
18print(f"{ratio:.1%}")   # 75.6%
19
20# .format() method (cách cũ hơn)
21print("Hello, {}!".format(name))
22print("{0} costs ${1:.2f}".format("Item", 9.99))

1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3
4# 1. Đọc dữ liệu
5df = pd.read_csv('sales.csv')
6
7# 2. Xem tổng quan (dùng f-string formatting)
8print(f"Số dòng: {len(df)}")
9print(f"Tổng doanh thu: ${df['revenue'].sum():,.2f}")
10
11# 3. Phân tích theo tháng
12monthly_sales = df.groupby('month')['revenue'].sum()
13
14# 4. Vẽ biểu đồ
15plt.figure(figsize=(10, 6))
16monthly_sales.plot(kind='bar', color='steelblue')
17plt.title('Doanh thu theo tháng')
18plt.xlabel('Tháng')
19plt.ylabel('Doanh thu ($)')
20plt.tight_layout()
21plt.show()