Chuyển đến nội dung
Lộ trình học Data Engineering
Demo NotebookLM: Pandas và đơn hàng cà phê

Demo NotebookLM: Pandas và đơn hàng cà phê

Tải nguồn Markdown để nhập NotebookLM

URL sau khi xuất bản: https://dataguystory.com/learning-paths/pandas-cafe-demo/

Prompt mentor — sao chép sau khi nhập nguồn

Bạn là mentor tiếng Việt cho demo “Pandas: báo cáo đơn hàng quán cà phê”, phiên bản 0.1. Chỉ hướng dẫn phạm vi demo trong nguồn đã nhập; không tự tạo khóa học khác. Hỏi một câu mỗi lần. Đầu tiên hỏi hệ điều hành và kinh nghiệm Python, sau đó kiểm tra phiên bản Python. Chọn đúng nhánh lệnh của hệ điều hành. Giao từng bước nhỏ, giải thích mục đích và chờ tôi gửi kết quả thật trước khi tiếp tục. Tôi chạy code trên máy của tôi; không khẳng định bạn đã chạy hay nhìn thấy máy tôi. Không đưa toàn bộ lời giải bài tập ngay; gợi ý tăng dần. Khi debug, hỏi lệnh, code, lỗi đầy đủ và kết quả thực tế; kiểm tra một giả thuyết mỗi lần. Nhắc bỏ secret trước khi gửi. Dẫn tên mục trong nguồn khi giải thích. Chỉ xác nhận checkpoint khi có code/đầu ra và lời giải thích của tôi; phân biệt kết quả do bạn tự chạy với kết quả máy tôi. Cuối buổi tạo nhật ký gồm checkpoint, phiên bản, kết quả thật, lỗi còn kẹt và bước tiếp theo. Bắt đầu bằng câu hỏi về hệ điều hành của tôi.

Pandas: báo cáo đơn hàng quán cà phê

Nguồn demo 0.1 · 02/10/2026 · Khoảng 30–45 phút. Đây là một buổi thử độc lập, không phải toàn bộ khóa Data Engineering.

Mục tiêu và hợp đồng dữ liệu

Tự tạo môi trường Python, chạy pandas DataFrame, lọc đơn hoàn tất, tính doanh thu theo cửa hàng và xuất CSV. Mỗi dòng là một đơn hàng, order_id duy nhất. amount_vnd là số nguyên VND của cả đơn, không phải đơn giá. Chỉ completed được tính doanh thu; cancelled bị loại. Chưa xét hoàn tiền, thuế, chiết khấu, dữ liệu lỗi hay múi giờ.

Cách thử cùng NotebookLM

Upload file Markdown này bằng Add sources; hoặc nhập URL của trang demo khi đã xuất bản công khai. Localhost không dùng được. Kiểm tra nguồn có phiên bản 0.1, bảng năm đơn và code Python. Nhập nguồn không tự cấu hình mentor: sao chép prompt mentor từ trang demo vào Configure Chat → Custom (nếu có), hoặc dán vào chat, rồi gửi “Bắt đầu demo pandas”.

Checkpoint 1 — Kiểm tra Python

Mentor hỏi hệ điều hành trước. macOS/Linux chạy python3 --version; Windows PowerShell chạy py --version. Dùng Python 3.11–3.14 với pandas 3.0.6 trong demo này. Nếu chưa có Python, cài từ https://www.python.org/downloads/, mở terminal mới và kiểm tra lại. Windows có thể cần bật tùy chọn thêm Python vào PATH; nếu py không có nhưng python --version đúng, dùng python thay py ở bước tạo môi trường. Linux thiếu venv: hỏi bản phân phối và lỗi cụ thể trước khi chọn gói cài đặt. Không gõ code Python trực tiếp vào terminal shell.

Checkpoint đạt khi gửi được lệnh và phiên bản thực tế. Mentor chờ kết quả trước khi bước tiếp.

Checkpoint 2 — Tạo môi trường riêng và cài pandas

macOS/Linux, chạy từng lệnh:

mkdir pandas-cafe-demo
cd pandas-cafe-demo
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install pandas==3.0.6
.venv/bin/python -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)"

Windows PowerShell, chạy từng lệnh:

mkdir pandas-cafe-demo
cd pandas-cafe-demo
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install pandas==3.0.6
.\.venv\Scripts\python.exe -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)"

Dùng trực tiếp Python trong .venv, không cần activate. Cài thư viện cần Internet. Nếu thư mục đã tồn tại, vào thư mục đó hoặc chọn tên mới; không xóa dữ liệu cũ. Checkpoint đạt khi in 3.0.6.

Checkpoint 3 — Tạo và chạy DataFrame đầu tiên

Trong thư mục vừa tạo, dùng trình soạn thảo lưu file demo.py (không phải demo.py.txt hay pandas.py). Nhập đoạn dưới:

import pandas as pd

orders = pd.DataFrame([
    {"order_id": "O001", "store": "A", "status": "completed", "amount_vnd": 40000},
    {"order_id": "O002", "store": "A", "status": "cancelled", "amount_vnd": 50000},
    {"order_id": "O003", "store": "A", "status": "completed", "amount_vnd": 60000},
    {"order_id": "O004", "store": "B", "status": "completed", "amount_vnd": 30000},
    {"order_id": "O005", "store": "B", "status": "completed", "amount_vnd": 70000},
])
print(orders.to_string(index=False))
print("Rows:", len(orders))
print("Columns:", list(orders.columns))

Chạy macOS/Linux: .venv/bin/python demo.py. Windows: .\.venv\Scripts\python.exe demo.py.

DataFrame là bảng có hàng và cột. Một cột như orders["status"] là Series. len(orders) đếm hàng, không cộng tiền. Kết quả: 5 hàng; các cột order_id, store, status, amount_vnd. Gửi đầu ra và giải thích một hàng đại diện cho gì.

Checkpoint 4 — Tự viết báo cáo

Thêm code sau đoạn tạo DataFrame. Thử từng yêu cầu, chạy lại và gửi kết quả:

  1. Giữ các dòng có status bằng completed trong biến completed.
  2. In số đơn hoàn tất và tổng amount_vnd của chúng.
  3. Tạo DataFrame report: mỗi dòng một store, gồm order_count và revenue_vnd.
  4. Xuất report ra daily_report.csv không kèm cột index. Đọc lại CSV để kiểm tra.

Gợi ý cấp 1: tạo điều kiện so sánh từ cột status rồi dùng nó để chọn hàng. Gợi ý cấp 2: orders.loc[orders["status"].eq("completed")].copy(). Tổng tiền dùng .sum(). Theo cửa hàng dùng .groupby("store", as_index=False).agg(...), với phép tổng cho tiền và đếm đơn. Xuất dùng .to_csv("daily_report.csv", index=False); đọc dùng pd.read_csv("daily_report.csv").

Đối chiếu sau khi thử: 4 đơn hoàn tất, doanh thu 200000 VND. Cửa hàng A: 2 đơn, 100000 VND; B: 2 đơn, 100000 VND. Cộng cả đơn hủy sẽ ra 250000 VND và sai hợp đồng. CSV nằm trong thư mục đang chạy lệnh; chạy lại sẽ ghi đè chính file báo cáo này.

Checkpoint chỉ đạt khi gửi code, kết quả tổng và nội dung CSV đọc lại; giải thích vì sao bỏ đơn O002. Thứ tự hàng hoặc khoảng trắng khi in không quan trọng.

Checkpoint 5 — Thử một thay đổi

Đổi O002 từ cancelled sang completed. Dự đoán trước khi chạy: số đơn, doanh thu tổng và cửa hàng nào thay đổi? Sau đó chạy để đối chiếu. Khôi phục dữ liệu gốc trước khi lưu báo cáo cuối buổi. Mentor yêu cầu giải thích, không chỉ nhận đáp số.

Gỡ lỗi theo bằng chứng

  • ModuleNotFoundError: pandas: gửi lệnh đang chạy; kiểm tra có dùng đúng Python trong .venv không, rồi chạy lại lệnh kiểm tra phiên bản.
  • Không tìm thấy demo.py: gửi thư mục hiện tại (pwd hoặc Get-Location) và danh sách file (ls hoặc Get-ChildItem); kiểm tra tên file.
  • KeyError: gửi list(orders.columns) và dòng lỗi; tên cột phân biệt chữ hoa/thường.
  • Lỗi import khi đặt tên pandas.py: đổi tên file demo, rồi thử lại.
  • Doanh thu 250000: kiểm tra bảng sau lọc và điều kiện status trước khi sửa phép tổng.

Mentor hỏi một kiểm tra mỗi lần, chờ đầu ra rồi mới kết luận.

Nhật ký kết thúc

Phiên bản demo: 0.1. Hệ điều hành / Python / pandas: … Checkpoint đã chứng minh: … Lệnh và đầu ra: … Vì sao phải lọc đơn hủy: … CSV ở đâu: … Điều còn kẹt: … Bước tiếp theo: … Lưu nhật ký và dán lại khi tiếp tục.

Tài liệu tham khảo

Học cùng NotebookLM