{"id":2578,"date":"2023-07-21T15:54:54","date_gmt":"2023-07-21T15:54:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%9b%e0%b8%b1%e0%b8%88%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2\/"},"modified":"2023-07-21T15:54:54","modified_gmt":"2023-07-21T15:54:54","slug":"%e0%b8%9b%e0%b8%b1%e0%b8%88%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%a2%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%9b%e0%b8%b1%e0%b8%88%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%a2%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2\/","title":{"rendered":"Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 factorize() \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e34\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02"},"content":{"rendered":"

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\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 pandas factorize()<\/a> \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e34\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 factorize()<\/strong> \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 Pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/strong><\/span><\/p>\n

 df[' col1<\/span> '] = pd. factorize<\/span> (df[' col<\/span> '])[0]\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/strong><\/span><\/p>\n
 df[[' col1<\/span> ', ' col3<\/span> ']] = df[[' col1<\/span> ', ' col3<\/span> ']]. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: pd.factorize<\/span> (x)[ 0<\/span> ])\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/strong><\/span><\/p>\n
 df = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: pd.factorize<\/span> (x)[ 0<\/span> ])<\/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\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\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> ({' conf<\/span> ': ['West', 'West', 'East', 'East'],\n                   ' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D'],\n                   ' position<\/span> ': ['Guard', 'Forward', 'Guard', 'Center'] })\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n   conf team position\n0 West A Guard\n1 West B Forward\n2 East C Guard\n3 East D Center\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/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\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19 DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #factorize the conf column only\n<\/span>df[' conf<\/span> '] = pd. factorize<\/span> (df[' conf<\/span> '])[ 0<\/span> ]\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tconf team position\n0 0 A Guard\n1 0 B Forward\n2 1 C Guard\n3 1 D Center<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c ‘conf’ \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 “\u0e15\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e15\u0e01” \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 “\u0e15\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01” \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 1<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/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\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19 DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #factorize conf and team columns only\n<\/span>df[[' conf<\/span> ', ' team<\/span> ']] = df[[' conf<\/span> ', ' team<\/span> ']]. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: pd.factorize<\/span> (x)[ 0<\/span> ])\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n        conf team position\n0 0 0 Guard\n1 0 1 Forward\n2 1 2 Guard\n3 1 3 Center\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c “conf” \u0e41\u0e25\u0e30 “\u0e17\u0e35\u0e21” \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/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\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19 DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #factorize all columns\n<\/span>df = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: pd.factorize<\/span> (x)[ 0<\/span> ])\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n     conf team position\n0 0 0 0\n1 0 1 1\n2 1 2 0\n3 1 3 2\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/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\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c Pandas DataFrame \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e34\u0e07<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\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\u0e40\u0e25\u0e02\u0e43\u0e19 Pandas<\/a>
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