{"id":4319,"date":"2023-07-12T01:20:23","date_gmt":"2023-07-12T01:20:23","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%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b8%9a%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%8d%e0%b8%81\/"},"modified":"2023-07-12T01:20:23","modified_gmt":"2023-07-12T01:20:23","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b8%9a%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%8d%e0%b8%81","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%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b8%9a%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%8d%e0%b8%81\/","title":{"rendered":"Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 description() \u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c"},"content":{"rendered":"

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\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e23\u0e13\u0e19\u0e32<\/a> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e43\u0e19 Pandas DataFrame<\/span><\/p>\n

\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22()<\/strong> \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22() \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/strong><\/span><\/p>\n

 df[' my_column<\/span> ']. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: format<\/span> (x, ' f<\/span> '))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49 description() \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.apply<\/span> (' {0:.5f}<\/span> '. format<\/span> ))\n<\/strong><\/span><\/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\u0e01\u0e31\u0e1a Pandas DataFrame \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' store<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' sales<\/span> ': [8450550, 406530, 53000, 6000, 2000, 4000, 5400, 6500],\n                   ' returns<\/span> ':[2212200, 145200, 300, 2500, 700, 600, 800, 1200]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  store sales returns\n0 A 8450550 2212200\n1 A 406530 145200\n2 A 53000 300\n3 A 6000 2500\n4 B 2000 700\n5 B 4000 600\n6 B 5400 800\n7 B 6500 1200<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22() \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e23\u0e13\u0e19\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e32\u0e22<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c:<\/span><\/p>\n
 #calculate descriptive statistics for sales column\ndf[' sales<\/span> ']. describe<\/span> ()\n<\/span>\n<\/span>count 8.000000e+00\nmean 1.116748e+06\nstd 2.966552e+06\nmin 2.000000e+03\n25% 5.050000e+03\n50% 6.250000e+03\n75% 1.413825e+05\nmax 8.450550e+06\nName: sales, dtype: float64<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/span><\/span><\/p>\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\u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15:<\/span><\/span><\/p>\n
 #calculate descriptive statistics for sales column and suppress scientific notation<\/span>\ndf[' sales<\/span> ']. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: format<\/span> (x, ' f<\/span> '))\n\ncount 8.000000\nmean 1116747.500000\nstd 2966551.594104\nmin 2000.000000\n25% 5050.000000\n50% 6250.000000\n75% 141382.500000\nmax 8450550.000000\nName: sales, dtype: object\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49 description() \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e23\u0e13\u0e19\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c:<\/span><\/p>\n
 #calculate descriptive statistics for each numeric column\ndf. describe<\/span> ()\n<\/span><\/span>\n               sales returns\ncount 8.000000e+00 8.000000e+00\nmean 1.116748e+06 2.954375e+05\nstd 2.966552e+06 7.761309e+05\nmin 2.000000e+03 3.000000e+02\n25% 5.050000e+03 6.750000e+02\n50% 6.250000e+03 1.000000e+03\n75% 1.413825e+05 3.817500e+04\nmax 8.450550e+06 2.212200e+06<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/span><\/p>\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\u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15:<\/span><\/p>\n
 #calculate descriptive statistics for numerical columns and suppress scientific notation<\/span>\ndf. describe<\/span> (). apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.apply<\/span> (' {0:.5f}<\/span> '. format<\/span> ))\n\n                sales returns\ncount 8.00000 8.00000\nmean 1116747.50000 295437.50000\nstd 2966551.59410 776130.93692\nmin 2000.00000 300.00000\n25% 5050.00000 675.00000\n50% 6250.00000 1000.00000\n75% 141382.50000 38175.00000\nmax 8450550.00000 2212200.00000\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
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 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49 0:.5f<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e17\u0e28\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21 5<\/strong> \u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 5<\/strong> \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e17\u0e28\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/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><\/h2>\n
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 Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/a>
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