visualize/pandas/DataFrameCreateRead.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Khởi tại DataFrame và truy xuất dữ liệu"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![image](./images/demo.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "DataFrame là API để giúp ta làm việc hiệu quả hơn với dữ liệu bảng."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Vậy làm sao chúng ta có thể tạo ra được một **DataFrame**"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 1. Tạo một DataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Khởi tạo một array 2 chiều với data tương ứng như trên hình"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "data = np.array([[3, 0], [2, 3], [0, 7], [1,2]])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Đặt tên cho các dòng của bảng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "rowsNames = [0, 1, 2, 5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Đặt tên cho các cột của bảng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "columnsNames = [\"apples\", \"oranges\",]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Tạo bảng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataFrame = pd.DataFrame(data, rowsNames, columnsNames)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "0       3        0\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7\n",
       "5       1        2"
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Kiểm tra type của biến"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "pandas.core.frame.DataFrame"
      ]
     },
     "execution_count": 28,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "type(dataFrame)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### Chú ý"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Một lần nữa mình muốn nhắc lại là DataFrame là được kết hợp bởi rất nhiều cột Series"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Kiểm tra chiều của bảng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(4, 2)"
      ]
     },
     "execution_count": 29,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.shape # Chúng ta có 4 hàng và 4 cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2. Truy cập vào một hàng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 2.1 Dựa vào tên của hàng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    ".loc() thể hiện là location - tên hàng ta cần truy cập. \\\n",
    "Ta truy cập dựa bằng hàm .loc() theo **tên** của hàng không phải theo chỉ mục (index) \\\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào hàng đầu tiên có tên là 0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     3\n",
       "oranges    0\n",
       "Name: 0, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.loc[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Các tên cột giờ đã trở thành tên các hàng \\\n",
    "Hàm này trả về một series"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "pandas.core.series.Series"
      ]
     },
     "execution_count": 31,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "type(dataFrame.loc[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào hàng cuối cùng có tên là 5"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Cách này tương tự nếu bạn đã quen sử dụng Dictionary trong Python"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     1\n",
       "oranges    2\n",
       "Name: 5, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 32,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.loc[5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Nếu truy cập vào hàng có tên 3 -> báo lỗi vì không tồn tại hàng này\n",
    "# dataFrame.loc[3] -> lỗi"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2.2 Dựa vào vị trí của hàng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    ".iloc() thể hiện là index location -> **chỉ mục** của hàng đó \\\n",
    "Hàm iloc trả về một series\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "0       3        0\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7\n",
       "5       1        2"
      ]
     },
     "execution_count": 34,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào hàng đầu tiên"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![2](./images/2-1.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     3\n",
       "oranges    0\n",
       "Name: 0, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào hàng thứ 3 có chỉ mục bằng 2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![4](./images/4.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     0\n",
       "oranges    7\n",
       "Name: 2, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 36,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào hàng cuối cùng có chỉ mục là 3 hoặc -1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![2](./images/2.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     1\n",
       "oranges    2\n",
       "Name: 5, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 37,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[-1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Tương tự có thể viết:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     1\n",
       "oranges    2\n",
       "Name: 5, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 38,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[3]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3. Truy cập vào một cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3.1 Dựa vào tên của cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Truy cập vào một cột cũng chính là truy cập vào một series. \n",
    "- Ta truy cập dựa trên tên của cột đã đặt sẵn."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào cột oranges"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![5](./images/5.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    3\n",
       "1    2\n",
       "2    0\n",
       "5    1\n",
       "Name: apples, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 42,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame[\"apples\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào cột apples"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![6](./images/6.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    0\n",
       "1    3\n",
       "2    7\n",
       "5    2\n",
       "Name: oranges, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 43,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame[\"oranges\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Nếu tên cột chưa tồn tại hàm sẽ báo lỗi"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 44,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# dataFrame[\"coconut\"] -> lỗi"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "pandas.core.series.Series"
      ]
     },
     "execution_count": 45,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "type(dataFrame[\"apples\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Dựa vào hàm type() chúng ta có thể xác nhận lại rằng từng cột của dataFrame chính là một series"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### Một cách viết tương tự để truy cập vào các cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    3\n",
       "1    2\n",
       "2    0\n",
       "5    1\n",
       "Name: apples, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 46,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.apples"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 47,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    0\n",
       "1    3\n",
       "2    7\n",
       "5    2\n",
       "Name: oranges, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 47,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.oranges"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3.2 Dựa vào vị trí của cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 48,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "0       3        0\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7\n",
       "5       1        2"
      ]
     },
     "execution_count": 48,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Ta dùng cách chọn tất cả các dòng ở cột số 2 có chỉ mục bằng 1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![5](./images/5.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 49,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    0\n",
       "1    3\n",
       "2    7\n",
       "5    2\n",
       "Name: oranges, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 49,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[:, 1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Vị trí đầu tiên có ký hiệu : ám chỉ lấy tất cả các dòng, vị trí thứ 2 ám chỉ ở cột tương ứng"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Tương tự với"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 50,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    0\n",
       "1    3\n",
       "2    7\n",
       "5    2\n",
       "Name: oranges, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 50,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[:, -1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 4. Truy cập vào một phần tử"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 4.1 Dựa vào tên của hàng và cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 51,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "0       3        0\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7\n",
       "5       1        2"
      ]
     },
     "execution_count": 51,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![7](./images/7.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 52,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.loc[5]['oranges']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Phần tử ở dòng tên 5 và cột tên \"orange\" có giá trị là 2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 4.2 Dựa vào chỉ mục của hàng và cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![7](./images/7.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Tương tự như trên thì phần tử này nằm ở hàng 4 (có chỉ mục là 3) và ở cột 2 (có chỉ mục là 1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Cho nên truy cập qua chỉ mục sẽ tương đương"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 53,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 53,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[3][1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 5. Truy cập vào một khu vực"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 5.1 Dựa vào tên của hàng và cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "0       3        0\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7\n",
       "5       1        2"
      ]
     },
     "execution_count": 54,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập khu vực bao gồm 2 hàng có tên 1 và 2 và 2 cột \"apples\" và \"oranges\", cho nên sẽ có 4 phần tử"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![8](./images/8.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 55,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7"
      ]
     },
     "execution_count": 55,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.loc[[1, 2], [\"apples\", \"oranges\"]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập khu vực bao gồm 2 hàng có tên 1 và 5 và duy nhất một cột \"apples\" cho nên sẽ có 2 phần tử"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![10](./images/10.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 56,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples\n",
       "1       2\n",
       "5       1"
      ]
     },
     "execution_count": 56,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.loc[[1,5], [\"apples\"]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập khu vực bao gồm tất cả các hàng từ hàng tên 1 đến hàng tên 5 và duy nhất một cột apples cho nên sẽ có 3 phần tử"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![11](./images/11.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples\n",
       "1       2\n",
       "2       0\n",
       "5       1"
      ]
     },
     "execution_count": 57,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.loc[1:5, [\"apples\"]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "##### 5.2 Dựa vào chỉ mục của hàng và cột"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   apples  oranges\n",
       "0       3        0\n",
       "1       2        3\n",
       "2       0        7\n",
       "5       1        2"
      ]
     },
     "execution_count": 58,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào hàng đầu tiên (có chỉ mục 0) với tất cả các phần tử từ cột số 1 (có chỉ mục 0) và cột số 2 (có chỉ mục 1), cho nên sẽ có 2 phần tử "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 59,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "apples     3\n",
       "oranges    0\n",
       "Name: 0, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 59,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[0, 0:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào 2 hàng cuối cùng với phần tử chỉ nằm trong cột số 2 (có chỉ mục là 1), cho nên sẽ có 2 phần tử"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2    7\n",
       "5    2\n",
       "Name: oranges, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 60,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[2:, 1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Tương tự có thể viết"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 61,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2    7\n",
       "5    2\n",
       "Name: oranges, dtype: int32"
      ]
     },
     "execution_count": 61,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[-2:, 1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Truy cập vào phần tử trong hàng số 1(có chỉ mục 0) hàng số 4 (có chỉ mục 3) cùng cột số 2 (chỉ mục 1) và 2 cột số 1 (chỉ mục 0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 62,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>oranges</th>\n",
       "      <th>apples</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   oranges  apples\n",
       "0        0       3\n",
       "5        2       1"
      ]
     },
     "execution_count": 62,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataFrame.iloc[[0, 3], [1, 0]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Vì Cột 2 (chỉ mục 1) được đưa lên trước lên cột **oranges** sẽ xuất hiện trước"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}