{"id":3529,"date":"2023-07-17T00:25:03","date_gmt":"2023-07-17T00:25:03","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%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%87%e0%b9%84%e0%b8%9b%e0%b8%88%e0%b8%99%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94\/"},"modified":"2023-07-17T00:25:03","modified_gmt":"2023-07-17T00:25:03","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%87%e0%b9%84%e0%b8%9b%e0%b8%88%e0%b8%99%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94","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%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%87%e0%b9%84%e0%b8%9b%e0%b8%88%e0%b8%99%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e35\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32 (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"

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\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n

 df[' rolling_max<\/span> '] = df. values_column<\/span> . cummax<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/strong><\/span><\/p>\n
 df[' rolling_max<\/span> '] = df. groupby<\/span> (' group_column<\/span> '). values_column<\/span> . cummax<\/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\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\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: \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \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\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],\n                   ' sales<\/span> ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    day sales\n0 1 4\n1 2 6\n2 3 5\n3 4 8\n4 5 14\n5 6 13\n6 7 13\n7 8 12\n8 9 9\n9 10 8\n10 11 19\n11 12 14\n<\/strong><\/pre>\n
 \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\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n
 #add column that displays rolling maximum of sales\n<\/span>df[' rolling_max<\/span> '] = df. dirty<\/span> . cummax<\/span> ()\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    day sales rolling_max\n0 1 4 4\n1 2 6 6\n2 3 5 6\n3 4 8 8\n4 5 14 14\n5 6 13 14\n6 7 13 14\n7 8 12 14\n8 9 9 14\n9 10 8 14\n10 11 19 19\n11 12 14 19<\/strong><\/pre>\n
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 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2:<\/strong><\/span> \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \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\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' store<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',\n                             'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],\n                   ' sales<\/span> ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   store day sales\n0 to 1 4\n1 to 2 6\n2 to 3 5\n3 to 4 8\n4 to 5 14\n5 to 6 13\n6 B 7 13\n7 B 8 12\n8 B 9 9\n9 B 10 8\n10 B 11 19\n11 B 12 14\n<\/strong><\/pre>\n
 \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\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n
 #add column that displays rolling maximum of sales grouped by store\n<\/span>df[' rolling_max<\/span> '] = df. groupby<\/span> (' store<\/span> '). dirty<\/span> . cummax<\/span> ()\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   store day sales rolling_max\n0 A 1 4 4\n1 to 2 6 6\n2 to 3 5 6\n3 to 4 8 8\n4 to 5 14 14\n5 to 6 13 14\n6 B 7 13 13\n7 B 8 12 13\n8 B 9 9 13\n9 B 10 8 13\n10 B 11 19 19\n11 B 12 14 19<\/strong><\/pre>\n
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 \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
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 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07 Pandas DataFrame \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02<\/a>
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