Trong quá trình git pull bạn sẽ gặp phải một số vấn đề. 

git pull 

git add ... để cập nhật cái sẽ được committed. 

git checkout -- <file>... để bỏ qua thay đổi trên thư mục đang thực hiện git pull. 

Git status kiểm tra tình trang git 

Để phân tích dễ dàng một dữ liệu bảng, chúng ta có thể định hình lại dữ liệu theo một cách "thân thiện với máy tính hơn" bằng cách sử dụng Pandas Python. 

Pandas.melt() là một trong các hàm để thực hiên melting.

Pandas.melt() thực chất là unpivot một bộ dữ liệu từ dạng rộng sang dạng dài. 

Drupal là phần mềm mã nguồn mở, mức độ an ninh cao, khả năng tùy biến linh hoat. Mặc dù không phổ biến như Wordpress nhưng về quy mô của các website sử dụng Drupal thường nổi trội hơn hẳn. 

Trong bài này mình giới thiệu cách thiết lập một website bất động sản đơn giản sử dụng Drupal. Lưu ý Web chỉ nên áp dụng cho quy mô nhỏ ví dụ trong một tỉnh, hay một quận nào đó trong thành phố, hoặc hướng tới một nhóm đối tượng nhất định. Trong khi các website về bất động sản lớn thường họ phát triển web app mà không sử dụng nền tảng sẵn có, và chi phí vận hành phát triển rất khủng. 

Drupal 8 những tiến bộ về đa ngôn ngữ cho website

Khi cài đặt Drupal 8, việc đầu tiên bạn cần chọn lựa chín là ngôn ngữ chính của website. Thường khi cài đặt, Drupal sẽ hiển thị một số lựa chọn phù hợp dựa trên ngôn ngữ bạn đang sử dụng trên trình duyệt. Nếu bạn làm một website có nhiều ngôn ngữ, chẳng hạn, Tiếng Anh, Tiếng Việt, Tiếng Nhật, Tiếng Hàn, thì bạn nên chọn ngôn ngữ khi cài đặt không phải là Tiếng Anh (vì không dùng tiếng anh bạn sẽ cài đặt thêm một số modules khác)

Khám phá dữ liệu

Bạn tiếp cận với một bộ dữ liệu hoàn toàn mới và nóng lòng muốn bắt đầu khám phá nó ngay. Nhưng bắt đầu từ đâu và làm thế nào để bảo đảm bộ dữ liệu này 'sạch'?. Trong bài này mình sẽ giới thiệu cách làm sạch dữ liệu trong Python. Bạn sẽ tìm hiểu cách khám phá dữ liệu, chuẩn đoán các outliers, số liệu thiếu và các hàng bị trùng lặp. 

Một regular expression (or RE) chỉ ra một bộ strings khớp với nói; các hàm trong module này sẽ cho phép bạn kiểm tra nếu một string đặc trưng khớp với RE sẵn có (Tương tự nếu RE sẵn có khớp với một string đặc trưng, thì cũng giống nhau).

Ví dụ một regular expression

pattern = '^[A-Za-z\.\s]*$'

Trong một string khác mình có thể kiểm tra sử dụng str.contains -  nó sẽ trả lại một boolean Series or Index

stringkhac.str.contains(pattern)

Mạng cung cấp một nguồn dữ liệu dồi dào từ đó bạn có thể chiết/tách nhiều kiểu bên trong và những phát hiện. Trong bài này, bạn sẽ học cách lấy dư liệu từ web, lưu dạng file hay HTML. Bạn sẽ tìm hiểu những cơ bản khai thác và phân tích dữ liệu web. 

Một số gói machine learning và thống kê không thể xác định được hành động tốt nhất để xử lý dữ liệu thiếu. Tiếp cận và xử lý dữ liệu thiếu là tất yếu trong pandas (sử dụng mặc định hoặc xác định cách xử lý riêng).

Trong phân tích dữ liệu chúng ta vẫn thường hay groupby và áp dụng chuyển đổi dữ liệu vào nhóm. Việc này sẽ không làm thay đổi index trong khi vẫn chuyển đổi dữ liệu bằng hàm áp dụng cho group. 

Một ví dụ cho hàm áp dụng vào cho groupby

def zscore(series): 

     return (series - mean(series)) /series.std()

Đọc file automobile bên dưới - bộ dữ liệu này về hiệu năng tiêu thụ xăng theo dặm của các loại xe từ năm 1970 tới năm 1982

import pandas as pd

Mình thiết lập dataframe này và đặt tên nó là