{"id":1923,"date":"2023-07-24T10:45:57","date_gmt":"2023-07-24T10:45:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%94%e0%b8%b1%e0%b8%8a%e0%b8%99%e0%b8%b5%e0%b9%81%e0%b8%96%e0%b8%a7\/"},"modified":"2023-07-24T10:45:57","modified_gmt":"2023-07-24T10:45:57","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%94%e0%b8%b1%e0%b8%8a%e0%b8%99%e0%b8%b5%e0%b9%81%e0%b8%96%e0%b8%a7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%94%e0%b8%b1%e0%b8%8a%e0%b8%99%e0%b8%b5%e0%b9%81%e0%b8%96%e0%b8%a7\/","title":{"rendered":"Pandas: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38:<\/span><\/p>\n

 df. index<\/span> [df[' column_name<\/span> ']== value<\/span> ]. tolist<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e31\u0e1a Pandas DataFrame \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D'],\n                   ' points<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\nteam points rebounds\n0 to 5 11\n1 to 7 8\n2 to 7 10\n3 B 9 6\n4 B 12 6\n5 C 9 5\n6 C 9 9\n7 D 4 12\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14:<\/span><\/p>\n
 #get index of rows where 'points' column is equal to 7\n<\/span>df. index<\/span> [df[' points<\/span> ']== 7<\/span> ]. tolist<\/span> ()\n\n[1, 2]\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35 1<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 2<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 “7” \u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #get index of rows where 'points' column is greater than 7\n<\/span>df. index<\/span> [df[' points<\/span> '] > 7<\/span> ]. tolist<\/span> ()\n\n[3, 4, 5, 6]\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35 3<\/strong> , 4<\/strong> , 5<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 6<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 “7” \u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e34\u0e07<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e34\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14:<\/span><\/p>\n
 #get index of rows where 'team' column is equal to 'B'\n<\/span>df. index<\/span> [df[' team<\/span> ']==' B<\/span> ']. tolist<\/span> ()\n\n[3, 4]\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35 3<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 4<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 “B” \u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e21<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23:<\/span><\/p>\n
 #get index of rows where 'points' is equal to 7 or<\/em> 12\n<\/span>df. index<\/span> [(df[' points<\/span> ']== 7<\/span> ) | (df[' points<\/span> ']== 12<\/span> )]. tolist<\/span> ()\n\n[1, 2, 4]\n\n#get index of rows where 'points' is equal to 9 and<\/i> 'team' is equal to 'B'\n<\/span>df. index<\/span> [(df[' points<\/span> ']== 9<\/span> ) & (df[' team<\/span> ']==' B<\/span> ')]. tolist<\/span> ()\n\n[3]<\/strong><\/pre>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0b\u0e25\u0e25\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01 Pandas DataFrame<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e43\u0e19 Pandas DataFrame<\/a>
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