Chào mừng bạn quay trở lại! Trong phân tích dữ liệu, hiếm khi chúng ta làm việc với một con số đơn lẻ. Chúng ta làm việc với danh sách khách hàng, bảng giá chứng khoán hay thông tin sản phẩm. Đó là lúc Lists và Dictionaries tỏa sáng.
1️⃣ List (Danh Sách) – Sắp Xếp Theo Thứ Tự
List giống như một danh sách việc cần làm, nơi các phần tử được sắp xếp và có thể thay đổi.
fruits = ["Táo", "Cam", "Xoài"]
fruits.append("Nho") # Thêm phần tử
print(fruits[0]) # Lấy phần tử đầu tiên: "Táo"
2️⃣ Dictionary (Từ Điển) – Cặp Key-Value
Dictionary là cách lưu trữ dữ liệu theo cặp Khóa – Giá trị. Cực kỳ hữu dụng để lưu trữ thông tin đối tượng (như profile người dùng).
user = {
"name": "Thanh",
"job": "Data Analyst",
"exp": 5
}
print(user["job"]) # Kết quả: Data Analyst
3️⃣ List Comprehensions – Kỹ Thuật Viết Code “Sạch”
Đây là đặc sản của Python, giúp bạn tạo ra một list mới từ list cũ chỉ với 1 dòng code duy nhất.
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# Tạo list bình phương của các số (Cách thông thường)
squares = []
for n in numbers:
squares.append(n**2)
# Cách Pythonic (List Comprehension)
squares_fast = [n**2 for n in numbers]
print(squares_fast) # [1, 4, 9, 16, 25]
TỔNG KẾT BUỔI 3
Lists và Dictionaries là bộ khung của hầu hết các ứng dụng Python. Hiểu rõ cách truy xuất và biến đổi chúng sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu thô một cách mượt mà trước khi đưa vào các thư viện phân tích chuyên sâu như Pandas.
💡 Khám phá lộ trình chuyên sâu tại: Hướng nghiệp Python – Data Analysis
