{"id":2420,"date":"2023-07-22T08:36:27","date_gmt":"2023-07-22T08:36:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a1%e0%b8%b9%e0%b8%a5%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b9%88%e0%b8%87%e0%b9%84%e0%b8%9b%e0%b8%97%e0%b8%b5\/"},"modified":"2023-07-22T08:36:27","modified_gmt":"2023-07-22T08:36:27","slug":"%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a1%e0%b8%b9%e0%b8%a5%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b9%88%e0%b8%87%e0%b9%84%e0%b8%9b%e0%b8%97%e0%b8%b5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a1%e0%b8%b9%e0%b8%a5%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b9%88%e0%b8%87%e0%b9%84%e0%b8%9b%e0%b8%97%e0%b8%b5\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2d\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e08\u0e47\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 np.asarray(data)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1e\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49 Python \u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n

 ValueError<\/span> : Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with\nnp.asarray(data).\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21<\/span><\/p>\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\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35 DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e14\u0e31\u0e07\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', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],\n                   ' points<\/span> ': [14, 19, 8, 12, 17, 19, 22, 25]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam assists rebounds points\n0 A 5 11 14\n1 To 7 8 19\n2 A 7 10 8\n3 to 9 6 12\n4 B 12 6 17\n5 B 9 5 19\n6 B 9 9 22\n7 B 4 12 25<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 import<\/span> statsmodels. api<\/span> as<\/span> sm\n\n#define response variable\n<\/span>y = df['points']\n\n#define predictor variables\n<\/span>x = df[['team', 'assists', 'rebounds']]\n\n#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. add_constant<\/span> (x)\n\n#attempt to fit regression model\n<\/span>model = sm. OLS<\/span> (y,x). fit<\/span> ()\n\nValueError<\/span> : Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with\nnp.asarray(data).\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 “\u0e17\u0e35\u0e21” \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 “\u0e17\u0e35\u0e21” \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 pandas.get_dummies()<\/a><\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e1a\u0e17\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27<\/span><\/p>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07 “\u0e17\u0e35\u0e21” \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],\n                   ' points<\/span> ': [14, 19, 8, 12, 17, 19, 22, 25]})\n\n#convert \"team\" to dummy variable\n<\/span>df = pd. get_dummies<\/span> (df, columns=[' team<\/span> '], drop_first= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n        assists rebounds points team_B\n0 5 11 14 0\n1 7 8 19 0\n2 7 10 8 0\n3 9 6 12 0\n4 12 6 17 1\n5 9 5 19 1\n6 9 9 22 1\n7 4 12 25 1<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c “\u0e17\u0e35\u0e21” \u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 “A” \u0e41\u0e25\u0e30 “B” \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e41\u0e25\u0e30 1<\/span><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u201cteam_B\u201d:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> statsmodels. api<\/span> as<\/span> sm\n\n#define response variable\n<\/span>y = df['points']\n\n#define predictor variables\n<\/span>x = df[['team_B', 'assists', 'rebounds']]\n\n#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. add_constant<\/span> (x)\n\n#fit regression model\n<\/span>model = sm. OLS<\/span> (y,x). fit<\/span> ()\n\n#view summary of model fit\n<\/span>print<\/span> ( model.summary<\/span> ())\n\n                            OLS Regression Results                            \n==================================================== ============================\nDept. Variable: R-squared points: 0.701\nModel: OLS Adj. R-squared: 0.476\nMethod: Least Squares F-statistic: 3.119\nDate: Thu, 11 Nov 2021 Prob (F-statistic): 0.150\nTime: 14:49:53 Log-Likelihood: -19.637\nNo. Observations: 8 AIC: 47.27\nDf Residuals: 4 BIC: 47.59\nDf Model: 3                                         \nCovariance Type: non-robust                                         \n==================================================== ============================\n                 coef std err t P>|t| [0.025 0.975]\n-------------------------------------------------- ----------------------------\nconst 27.1891 17.058 1.594 0.186 -20.171 74.549\nteam_B 9.1288 3.032 3.010 0.040 0.709 17.548\nassists -1.3445 1.148 -1.171 0.307 -4.532 1.843\nrebounds -0.5174 1.099 -0.471 0.662 -3.569 2.534\n==================================================== ============================\nOmnibus: 0.691 Durbin-Watson: 3.075\nProb(Omnibus): 0.708 Jarque-Bera (JB): 0.145\nSkew: 0.294 Prob(JB): 0.930\nKurtosis: 2.698 Cond. No. 140.\n==================================================== ============================\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e23\u0e32\u0e27\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e14\u0e46<\/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\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02 KeyError \u0e43\u0e19 Pandas<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02: ValueError: \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07 float NaN \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 int<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02: ValueError: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e16\u0e39\u0e01\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e28\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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