{"id":3253,"date":"2023-07-18T11:09:02","date_gmt":"2023-07-18T11:09:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%a1%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%95%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%9b%e0%b8%94%e0%b8%b2%e0%b8%ab%e0%b9%8c\/"},"modified":"2023-07-18T11:09:02","modified_gmt":"2023-07-18T11:09:02","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%a1%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%95%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%9b%e0%b8%94%e0%b8%b2%e0%b8%ab%e0%b9%8c","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%a1%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%95%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%9b%e0%b8%94%e0%b8%b2%e0%b8%ab%e0%b9%8c\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e43\u0e19 pandas dataframe (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\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\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#convert date column to datetime and subtract one week<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> '] = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_datetime<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ']) - pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_timedelta<\/span> (7, unit=' <span style=\"color: #ff0000;\">d<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate sum of values, grouped by week\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> ([pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Group<\/span> (key=' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ', freq=' <span style=\"color: #ff0000;\">W<\/span> ')])[' <span style=\"color: #ff0000;\">values<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c <strong>\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c <strong>\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e43\u0e19 DataFrame<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\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<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48 Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35 DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e43\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ': pd. <span style=\"color: #3366ff;\">date_range<\/span> (start='1\/5\/2022', freq='D', periods=15),\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ': [6, 8, 9, 5, 4, 8, 8, 3, 5, 9, 8, 3, 4, 7, 7]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span><\/span> (df)\n\n         dirty date\n0 2022-01-05 6\n1 2022-01-06 8\n2 2022-01-07 9\n3 2022-01-08 5\n4 2022-01-09 4\n5 2022-01-10 8\n6 2022-01-11 8\n7 2022-01-12 3\n8 2022-01-13 5\n9 2022-01-14 9\n10 2022-01-15 8\n11 2022-01-16 3\n12 2022-01-17 4\n13 2022-01-18 7\n14 2022-01-19 7\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e19\u0e38\u0e48\u0e19<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\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\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#convert date column to datetime and subtract one week<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> '] = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_datetime<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ']) - pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_timedelta<\/span> (7, unit=' <span style=\"color: #ff0000;\">d<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate sum of values, grouped by week\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> ([pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Group<\/span> (key=' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ', freq=' <span style=\"color: #ff0000;\">W<\/span> ')])[' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ()\n\ndate\n2022-01-02 32\n2022-01-09 44\n2022-01-16 18\nFreq: W-SUN, Name: sales, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e21\u0e35\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 <b>32<\/b> \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 1\/2\/2022<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e21\u0e35\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 <b>44 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/b> \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 01\/09\/2022<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e21\u0e35\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 <b>18 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/b> \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 16\/01\/2022<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e08\u0e30\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e17\u0e34\u0e15\u0e22\u0e4c ( <strong>W-SUN<\/strong> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e15\u0e32\u0e21 <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/user_guide\/timeseries.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a<\/a> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>Freq<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38 <strong>Freq=W-MON<\/strong> \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e19\u0e08\u0e31\u0e19\u0e17\u0e23\u0e4c (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e27\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e07\u0e04\u0e32\u0e23)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#convert date column to datetime and subtract one week<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> '] = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_datetime<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ']) - pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_timedelta<\/span> (7, unit=' <span style=\"color: #ff0000;\">d<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate max of values, grouped by week\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> ([pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Group<\/span> (key=' <span style=\"color: #ff0000;\">date<\/span> ', freq=' <span style=\"color: #ff0000;\">W<\/span> ')])[' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">max<\/span> ()\n\ndate\n2022-01-02 9\n2022-01-09 9\n2022-01-16 7\nFreq: W-SUN, Name: sales, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 01\/02\/2022 \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>9<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 01\/9\/2022 \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>9<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 16\/01\/2022 \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>7<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 <strong>groupby<\/strong> \u0e43\u0e19 pandas <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/reference\/api\/pandas.DataFrame.groupby.html\" target=\"_blank\" 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