{"id":4315,"date":"2023-07-12T01:56:40","date_gmt":"2023-07-12T01:56:40","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%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%8a%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%87\/"},"modified":"2023-07-12T01:56:40","modified_gmt":"2023-07-12T01:56:40","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%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%8a%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%87","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%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%8a%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%87\/","title":{"rendered":"\u0e19\u0e38\u0e48\u0e19: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\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\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>groupby()<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> (pd. <span style=\"color: #3366ff;\">cut<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">my_column<\/span> '], [0, 25, 50, 75, 100])). <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e16\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07 DataFrame \u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>my_column<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(0.25]<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(25, 50]<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(50, 75]<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(75, 100]<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 DataFrame \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/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\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19 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\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">store_size<\/span> ': [14, 25, 26, 29, 45, 58, 67, 81, 90, 98],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ': [15, 18, 24, 25, 20, 35, 34, 49, 44, 49]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n   store_size sales\n0 14 15\n1 25 18\n2 26 24\n3 29 25\n4 45 20\n5 58 35\n6 67 34\n7 81 49\n8 90 44\n9 98 49\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><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\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 DataFrame \u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c <strong>store_size<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#group by ranges of store_size and calculate sum of all columns\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> (pd. <span style=\"color: #3366ff;\">cut<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">store_size<\/span> '], [0, 25, 50, 75, 100])). <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ()\n\n\t store_size sales\nstore_size\t\t\n(0.25] 39 33\n(25, 50] 100 69\n(50, 75] 125 69\n(75, 100] 269 142\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32:<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 store_size \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 0 \u0e16\u0e36\u0e07 25 \u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 store_size \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>39<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>33<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 store_size \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 25 \u0e16\u0e36\u0e07 50 \u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 store_size \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>100<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>69<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 <strong>\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07 <strong>store_size<\/strong> \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#group by ranges of store_size and calculate sum of sales\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> (pd. <span style=\"color: #3366ff;\">cut<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">store_size<\/span> '], [0, 25, 50, 75, 100]))[' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ()\n\nstore_size\n(0.25] 33\n(25, 50] 69\n(50, 75] 69\n(75, 100] 142\nName: sales, dtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 NumPy <strong>arange()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e08\u0e38\u0e14\u0e15\u0e31\u0e14\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e08\u0e38\u0e14\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np<\/span>\n\n#group by ranges of store_size and calculate sum of sales\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">groupby<\/span> (pd. <span style=\"color: #3366ff;\">cut<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">store_size<\/span> '], np. <span style=\"color: #3366ff;\">arange<\/span> (0, 101, 25)))[' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ()\n\nstore_size\n(0.25] 33\n(25, 50] 69\n(50, 75] 69\n(75, 100] 142\nName: sales, dtype: int64<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 NumPy <strong>arange()<\/strong> <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/generated\/numpy.arange.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e01\u0e31\u0e19\/\" target=\"_blank\" 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