{"id":2026,"date":"2023-07-24T00:50:04","date_gmt":"2023-07-24T00:50:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ae%e0%b8%b4%e0%b8%aa%e0%b9%82%e0%b8%95%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a1%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2\/"},"modified":"2023-07-24T00:50:04","modified_gmt":"2023-07-24T00:50:04","slug":"%e0%b8%ae%e0%b8%b4%e0%b8%aa%e0%b9%82%e0%b8%95%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a1%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ae%e0%b8%b4%e0%b8%aa%e0%b9%82%e0%b8%95%e0%b9%81%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a1%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01 pandas dataframe"},"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\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n

 df. hist<\/span> (column=' col_name<\/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\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<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/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\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e14\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29, 29, 31, 31, 33],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 7, 7, 8, 9],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 10, 7, 7, 9]})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n\n<\/span>#create histogram for 'points' column<\/span>\ndf. hist<\/span> (column=' points<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e35 \u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c \u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e08\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span> <\/p>\n
 #create custom histogram for 'points' column<\/span>\ndf. hist<\/span> (column=' points<\/span> ', bins= 5<\/span> , grid= False<\/span> , rwidth= .9<\/span> , color=' purple<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\"<\/p>\n
 \u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21<\/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\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01 Pandas DataFrame:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ':['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',\n                           'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29, 29, 31, 31, 33]})\n\n#view first five rows\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n        team points\n0 to 25\n1 to 12\n2 to 15\n3 to 14\n4 to 19\n\n#create histogram for each team\n<\/span>df. hist<\/span> (column=' points<\/span> ', by=' team<\/span> ', bins= 3<\/span> , grid= False<\/span> , rwidth= .9<\/span> ,\n        color=' purple<\/span> ', sharex= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
\"\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\"<\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c sharex<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e34\u0e2a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\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
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e17\u0e31\u0e14\u0e43\u0e19 Matplotlib<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 boxplot \u0e08\u0e32\u0e01 Pandas DataFrame<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c Pandas \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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