0:05 next gen AI [เพลง] Camp สวัสดีครับวันนี้เราจะมาพูดถึงแผนด pandas คืออะไร pandas เป็นไี่ตัวนึงใน ภาษานะครับที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อ มูลตารางโดยใน Library นี้นะครับประกอบไป ด้วยฟังก์ชันมากมายที่ให้มีผู้ใช้งาน เนี่ยสามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพครับโดย pandas เบื้องต้นเนี่ยก็คือการ Import pandas aspd โดยบรรทัดนี้นะครับหมาย ความว่าเราจะใช้อ่า ry pandas โดยที่ใช้ ตัวยอดเป็น PD ต่อไปนี้เราใช้เป็นตัวยอด
0:52 PD นะครับแล้วก็จะมีในส่วนของำพายที่เรา เอามาประกอบประกอบช่วยในการยุคใช้ในกับ pandas นะครับครับโดยหัวข้อการ standart จะมีดังนี้ครับคือ Data Frame l and Wi file Data Frame information log และ ilog ก Field และ rep นะ ครับต่อมานะครับเป็นหัวข้อ Data Frame Data Frame คืออะไร DAT Frame หรือ ตารางนะครับผมจะเรียกในภาษาไทยใช้คำว่า ตารางเป็น Data type นึงที่เป็นอ่าข้อ มูล 2 มิติครับจากเห็นในภาพจากในรูปเนี่ย เราจะเห็นได้ว่าจะมีข้อมูลทางเชิงคลันะ ครับชื่อ name Team Number Position และ Age แล้วก็จะมีข้อมูลทาง laws นะครับ
1:40 คือ 0 2 3 56 แล้วแต่เราจะตั้งนะครับ ในที่นี้เราจะให้เป็นตัวเลขก่อนนะครับ แล้วก็ภายใน อ่าทั้งคอลัมและ law นะครับจะมี Data อยู่ก็คือสมมุติเป็น name แล้วอ่ารอที่ 0 นะครับก็จะเป็น avy bly หรือ Number ที่ 0 นะครับจะเป็น 0 Position pg 25 ของ ที่ 0 ครับซึ่งการประกาศตัวแปร Data Frame เนี่ยจะประกาศได้ดังนี้นะครับจะเป็น Data DF จะให้เป็นชื่อย่อของ Data Frame นะ ครับเท่ากับ PD หรือ pandas Data Frame ซึ่งด้านในเนี่ยจะประกอบด้วยไปด้วยพตร 5 คือ Data index colum Data type และ Copy นะ ครับถ้าเกิดการประกาศแบบปกติก็จะเป็น
2:29 ประกาศแบบนี้นะครับเห็นแล้วว่าเราจะไม่มี ข้อมูลอะไรเลยเพราะว่าเราไม่ไม่ได้ใส่ Data เข้าไปใน DAT Frame นะครับต่อมานะ ครับเป็นอ่าพารามิเตอร์ที่ื่อว่า Data นะ ครับคือตัวเราใส่ข้อมูลไปให้ Data ของเรา คือคอลัมน์ 1 คือ 1 และ 2 คอลัมน์ 2 คือ 3 และ 4 จากนั้นเราประกาศตัวแปรให้เป็น Data Frame จะเห็นได้ว่า DAT Frame ของเราจะ เป็นคอลัมน์ที่ 1 จะเป็น 1 และ 2 นะครับ ครับที่ Index 0 และ 1 รที่ 0 และ 1 นะ ครับแล้วก็จะเป็นคอลัมน์ 2 ใน index ที่ 0 1 หรือรที่ส 3 และ 4 นะครับต่อมาจะเป็น D type parameter หรือ type
3:15 ครับโดยในที่นี้เราจะประกาศตัวแปรให้ Data ของเราคือคอลัมน์ 1 เป็น 2 คอลัมน์ 2 เป็นครับแต่ทีนี้เราจะประกำหนดตัวแปรให้ เป็น Data type เท่ากับายที่เราประกาศ ข้างต้นนะครับ in 8 ก็คือให้เป็นข้อมูล เป็นนพายประเภท in 8 นะแล้วก็จะประกาศ เออกมาแบบ Data Frame ปกติหลังจากนั้น เราจะมาเช็คประเภทข้อมูลของ Data Frame นะครับก็จะเห็นได้ว่าคอลัม 1 และคอลัมน์ 2 เป็น 8 นะ ครับต่อมาเป็น index parameter นะครับ ซึ่งการกำหนด index parameter เนี่ยจะ เป็นการกำหนดของไ List หรือ array ต่างๆ ครับที่เป็นไปได้เช่นในคอลัมน์ที่ 1 เรา
4:01 มี 0 1 2 3 คอลัมน์ที่ 2 เรามีอ่า ซีรีย์ของ 2 3 โดโดยที่เรากำหนดให้มัน เป็น index ที่ 1 และ 3 นะครับอาจจะไม่ เห็นภาพเดี๋ยวเรามาดูตัว Data Frame ก่อนนะครับซึ่งเวลาเราประกาศ Data Frame แล้วเนี่ยเราจะประกาศโดยเป็น Data ก็เท่า กับ D นะครับเราประกาแล้วโดยที่เรากำหนด ให้ index เป็น 0 3 ให้มันแมทชกับตรงนี้ ครับคือคำที่ 2 เห็นได้ว่าเลข 2 และเลข 3 ไปอยู่ที่ Index 1 และ 3 ส่วนทางตารางนั้นจะเห็นได้ว่าคอลัมน์ 1 จะเป็น 0 1 2 3 ตามที่เราประกาศนะครับ คอลัมน์ 2 จะเป็นแนนแนนนี่ผมขอติดไว้ก่อน นะครับเไปพูดอีกทีเรื่องของอ่า Data type ของด้านในนะ ครับจะเห็นได้ว่า 2 อยู่ที่รอที่ 1 index
4:49 ที่ 1 นะครับแล้วก็ 3 อยู่ที่รที่ 3 แล 3 ต่อมาเป็นคอลัมพมตนะครับโดยโดยการ ประกาศ Data ที่ผ่านมานะครับจะเป็นประกาศ คอลัมน์ 1 มีดังนี้คอลัมน์ 2 มีดังนี้ตมา ก็คือคอลัมน์เนี่ยคืออะไรคอลัม param คอลัม param คือชุดของคอลัมน์ที่ใช้ใน Data Frame นั้นเรายกตัวอย่างนะครับเรา มีอ่า array 2 มิติหรือว่าอ่าข้อมูลที่ มันเป็นเชิง T นะครับโดยที่เราจะประกาศ ให้มันเป็น Data Frame แล้วก็ใช้เหมือน index นะ Data เท่ากับ Data แล้วก็ คอลัมน์เราอยากให้เป็นอะไรอันนี้นี้เป็น การยกตัวอย่างครับให้ 1 2 และ 3 จะเห็นได้ว่า Data Frame ที่เรา
5:36 ประกาศออกมาเนี่ยมันจะเป็นคอลัม 1 คอลัมน์ 2 และคอลัมน์ 3 โดยที่ข้อมูลภาย ใน Data Frame เนี่ยจะกับใน Data ที่เรา ครับเรียงตามเป็น a 0 1 0 1 2 ครับต่อมาเราอาจจะเอาแค่อ่า Data Frame หรือเอ้ยเอาแค่คอลัมน์ที่เราต้องการนะ ครับสมมติว่านี่นะครับคือเราให้เป็นนาย array 1 2 3 9 ซึ่งให้เป็น Data type a เป็น IC B B เป็นแล้วเวลาเราประกาศของ Data Frame นะครับเราเอา Data เหมือนเดิมนะ ครับแลคอลัมเราเอา c และ a คอลัม c และ A
6:24 คืออะไรคลั C ถ้าเกิดเราดูตามตัวอย่างนะ ครับข้างต้น C คลั C จะเป็น 3 และ 9 a จะเป็น 1 และ 7 DAT Frame เราเราเลยจะ ได้แบบนี้ครับคือ 4 3 9 และ a17 ในเรื่องของ Data Frame พื้นฐานก็ แค่นี้ ครับหลังจากดูเรื่อง Data Frame นะครับ เราจะมาดูเรื่อง read and Wi file นะ ครับหรือการเขียนการบันทึกไฟล์แล้วก็การ โหลดไฟล์นะครับอย่างแรกเลยก็คือการเขียน ไฟล์เราจะเขียนได้า Content นะครับซึ่ง Content ของอ่า Google colab ก็จะอยู่ ในหน้าปกตินี้เลยนะ ครับโดยการเขียนไฟล์เนี่ยเราก็จะทำการอ่า
7:10 มี Data แล้วก็ Mo Data ขึ้นมาครับ Data ดังนี้นะซึ่งจะเห็นได้ว่าจข้อมูลก็จะเป็น ตารางประมาณนี้เลยครับโดยที่เราจะมีเซฟไล csv ก็จะเป็น dataframe d2 csv แล้วก็ Part จะเป็น Part อะไรนะครับ Part เฟไฟล แล้วก็ชื่อไฟล์แล้วก็นามสกุล index เป็น fall ก็คือการเราจะเซฟอ่า index หรือไม่ คือ 0 1 2 3 4 นะครับตัวอย่างก็จะ เป็นดังในภาพเลยครับเหมือนกัน เลยต่อมาจะเป็น Excel file หรือ XLS SX นะครับก็จะเห็นได้ว่ามีการเซฟลงเลเหมือน กันซึ่งเป็น Table เหมือนกันนะครับก็คือ Data Frame เราของเราจะเป็นเหมือนกัน เลยแล้วก็ save to Excel ก็คือ Data
7:59 Frame d2 Excel แล้วก็เหมือนกันเลย ครับ Content SL file xlsx ก็คือเป็น Excel file part ที่เท่าอะไร index เก็บยเราอันนี้เราไม่ได้เก็บ index นะ ครับแล้วก็ sheet ที่เราจะเก็บไว้ชื่อ sheet อะไรอันนี้เราก็จะให้เป็นชีนี้เรา จะมาลองเปิดไฟล์ดูกันนะครับก็ก็เห็นได้ ว่าเซฟมาเป็น name Age alis name Age City salary อย่างนี้เลยครับดังในภาพนะ ครับแบบนี้ เลยนี้ต่อมาจะเป็น json Format หรือ json Format นะครับก็คือจะใช้เป็นฟังก์ชัน Q json ซึ่งจะใช้ Data เดียวกันนะครับแล้ว
8:46 ก็พเหมือนกันทีนี้จะ มีตัวแปรพารามิเตอร์ตัวนี้คือ LINE เท่า กับ True หรือ LINE เท่ากับ false ที่จะ ต่างกันนะ ครับคือถ้าเกิด LINE เท่ากับ True เนี่ย ก็จะเป็นการเว้นบรรทัดของ Data ในแต่ละ แถวนะครับจะเห็นได้ดังรูปเลยครับคือ name alist AG 25 City new york salary 70,000 ครับก็จะเรียง Enter ไปเป็นแถวๆๆๆลงมาแต่ ถ้าเกิด LINE เท่ากับ f ก็จะเป็นอ่า Format ที่ถูกต้องของ aon นะครับหรือ ason ก็จะเป็น name Age City salary แล้วก็คั้นด้วยค่าของระหว่างชุดข้อมูลนะ ครับก็จะเป็น name salary วนไปเรื่อยๆจน ครบอ่า 5 แถวเหมือนด้านบนเลย
9:34 ครับก็เดี๋ยวจะปลองเปิดตัวอย่างนะครับก็ อันนี้จะเป็นแบบ L เท่ากับ True ส่วนตัว นี้เป็นแบบ LINE เท่ากับ false ครับต่อมา จะเป็นการอ่านไฟล์จากที่เราเซฟไฟล์ได้ แล้วเราก็ต้องมีการอ่านไฟล์ได้นะซึ่งอ่าน ไฟล์ก็คือจะเป็น Lead csv ถ้าเกิดเรา เป็นไฟล์ Format csv นะครับอันนี้ทางที่ นี้เราก็จะเป็นไฟล์ที่เราเพิ่งเซฟมาก็คือ ไฟเราออกมาปุ๊บมันก็จะเป็น name AG City เหมือนกันเลยอ่านมาแล้วก็จะลง Frame a ให้นะครับต่อมาเป็น Excel Excel เราก็จะ ระบุ sheet ด้วยนะครับเราต้องระบุเราจะ โหลดจาก T sheet ไหนซึ่งสมมุติเรามี 3 sheet อาจจะเป็นชีท 1 3 ซึ่ง Data เรา อาจจะอยู่ที่ชีทที่ 3 แล้วก็ก็กำหนดให้
10:22 ตัวนี้เป็นชที่ 3 นะครับก็จะโหลดเป็น Data เหมือนกันซึ่งต่อมาจะเป็น s หรือ jon จะ เราต้องอ่านไฟล์ให้ถูกวิธีนะครับซึ่งจะ เป็น LINE เท่ากับ True หรือ LINE เท่า กับ for ตามที่เราเซฟไฟลซึ่งอันนี้ไฟล์ แรกที่เราให้เป็นไล json มันเป็น LINE เท่ากับ 2 ตามตรงนี้เลยวิธีอ่านเราก็เลย ต้องอ่านเป็น LINE เท่ากับ 2 มันก็จะอ่าน ออกมาได้ตามปกติครับซึ่งไฟล์ที่ 2 เราจะ เป็น false เพราะว่าเราได้เซฟตรงนี้เป็น fce นะครับของไฟล์ jon ที่ 2 เราก็ต้อง อ่านแบบเป็น fall ทำให้อ่านได้แบบปกติเลย ต่อมานะครับจะเป็นหัวข้อเกี่ยวกับ Data Frame information ข้อมูลต่างเกี่ยวกับ
11:07 Data Frame นะครับอย่างแรกคือเราจะ กำหนดให้อ่าข้อมูล Data Frame เราเป็น name AG City และ salary นะครับปี ประมาณอยู่แถวนะโดยหน้าตาของ Data Frame ของเราจะเป็นประมาณนี้ เลยอย่างแรกนะครับเป็น H ฟังก์ชัน H ฟังก์ชันเนี่ยจะเป็นอะไรคือฟังก์ชันอะไร ฟังเนี่ยจะแสดงข้อมูลของ Data Frame 5 แถวแรกของ Data Frame ของเราเนี่ยออกมา นะครับเพื่อการดูข้อมูลการตรวจสอบข้อมูล การที่เราจะแสดงข้อมูลเนี่ยถ้าเกิดเรามี เป็นพันมีัเนี่ยจะทำการแสดงข้อมูลการ ประมวลผลนานนะครับเราอยากเห็นแค่ว่าอ่า คอลัมของเราเป็นอะไรบ้างแล้วค่าด้านใน คอลัมน์เนี่ยมีอะไรมีอะไรคร่าวๆยังไงเรา
11:53 ก็จะใช้ H ฟังก์ชันนะครับการตรวจสอบอ่า ส่วนบนของข้อ มูลเราจะเห็นได้ว่าอันเนี้ยเราจะมี 9 ซึ่ง H ฟังก์ชันตัวแค่ 0 ก็คือ 5 แถวแรก ของ Data Frame นะ ครับต่อมาจะเป็น T ฟังก์ชันก็เหมือนกับเ เลยครับแทนที่จะเป็น 5 แรกเป็น 5 สุดท้าย 5 แถวสุดท้ายของเมครับก็จะเป็น 5-9 ซึ่ง ในที่นี้ของเรา 5-9 ครับผมกำหนดให้มัน มีต่อมานะครับเป็นคอลัมน์เราจะเช็คชื่อ คอลัมน์ต่างๆนะครับคือถ้าเกิดเราใช้เป็นั คอลัมอย่างงนี้นะ Data Frame ก็จะโชว์ ออกมาว่าเป็นคอลัมของเราจะมีอะไรบ้าง
12:39 name แล้วก็มี Data type ของ Frame ต่อมานะครับจะเป็น dot info info เนี่ยคืออะไร do info เนี่ยจะประกอบไป ด้วยข้อมูลครับคือ Data type ของ Data Frame เป็น object หรือเป็น Data Frame ชนิดอื่นๆ 2 นะครับขนาดของข้อมูล LA และ คอลัมน์บนแถวและจำนวนคอลัมน์นะครับก็คือ มี 10 แถวก็คือ 10 ent 0 ถ9แล้วก็คอลัมมีทั้งหมด 10 คลัม นะครับส่วนที่ 3 ตามตามภาพนะครับก็คือข้อ มูลของแต่ละคอลัมน์นะครับก็คือ
13:24 คอลัมชื่ออะไรชื่อ name นะครับนี้ non New เก็คือจะมีค่าที่เป็นนูเนี่ยไม่เป็น นูเนี่ยเท่าไหร่ก็คืออเราเราก็ไม่ไม่ได้ กำหนดให้ Frame ของ เราต่อมา Data type ของเราคืออะไร Data type ของ object นะครับเราไม่ได้กำหนด มันก็จะกำหนด aut ให้นะครับต่อมาเนี่ย Age ของเรา Age ของเราเป็นตัวเลขนะครับก็จะ เป็น a 10 non New Type แล้วก็ตัวเลข ก็คือ in 64 ที่มันอให้นะครับ c และ salary ก็เหมือน กันต่อมาคือข้อที่ส่วนที่ 4 นะครับคือข้อ มูลสรุป Data type ก็คือ Data type ทั้งหมดที่อยู่ใน Data Frame เนี่ยมี อะไรบ้างก็คือ in 64 2 โ 2 คอลัมน์
14:11 object มีแล้วก็อ่าขนาด memmory ที่ใช้ โดย Data Frame ก็คือ 148 by ต่อมาจะเป็น describe นะครับการใช้ desp เนี่ยจะแสดงออกมาทั้งหมด 8 บรรทัด นะครับคือเ std Min 25 55 แล้วก็ Max เคือจำนวนข้อมูลที่มีคือที่เราของเราได้ กำหนด 10 จะเป็น gy ก็เป็น 10 ซึ่ง des เนี่ยจะแสดงแค่จำนวนไอคอลัมน์ที่เป็นตัว เลขนะ ครับเนื่องจากอ่าค่าพวกนี้นะครับที่แสดง ออกมาเป็นค่าเชิงสถิติทางตัวเลขนะครับเก็
14:57 จะเป็น 10 แี่ก็เป็นเรากำนนให้ค่ามีค่า เฉลี่ยของข้อมูลอยู่ที่เท่าไหร่ค htd หรือค่าเปี่นเงมาตรฐานอยู่ที่เท่าไหร่ค่า มนค่าต่ำสุดของ AG และสารี่อยู่ที่เท่า ไหร่ 2 คือ่าคทที่ 25% หรือคทที่ 1 นะ ครับอยู่ที่เท่าไหร่ 50% median หรือค ท้ายที่ 2 75% ก็คือคท้ายที่ 3 แล้วก็ Ma ค่าสูงสุดของ DAT Frame ของคอลัมน์นี้ ที่เท่าไหร่นะครับโดยที่การใช้ des CL เนี่ยจะเป็นการแสดงข้อมูลคร่าวๆให้ผู้ใช้ อ่านแล้วก็ทำการวิเคราะห์ข้อมูลนะครับโดย
15:44 การเข้าถึงข้อมูลและนำไปใช้ต่อเนี่ยเราจะ สามารถเข้าถึงข้อมูลได้โดยตรงอย่างนี้ ครับคือ Data Frame ต้องการคอลัม Age ว่าค่า mean อยู่ที่เท่าไหร่เราก็จะเอา Data Frame คือชื่อ Data Frame ของเรานะครับเป็น DF คอลัมน์อะไรคอลัมชื่อ Age แล้วก็ใส่เป็น แบบนี้ครับแล้วก็จะเราจะเอาค่าอะไรเราจะ เอาค่า mean แล้วก็จะ do mean มานะ ครับ mean แล้วก็จะมี median std เราก็ สามารถนำไปใช้ได้เหมือนกัน doy variance min max dsum แล้วก็สามาถ C หรือจะใช้เป็นคทนะครับซึ่งจะเป็นคทที่ 1 2 3 ก็จะเป็น 0.5 2.5 075 ครับก็จะ
16:32 เป็นค่าตรงตามตารางที่เราได้ประกาศออกมา ต่อมาเป็นคนะครับคฟังก์ชันการใช้คอ ฟังก์ชัน จะทำการ อ่าหาค่า oration ของ Data Frame นะครับ หรือ Table นั้นโดยค่า correlation คือ อะไรค่า correlation นะครับจะมีค่า ระหว่าง -1 + 1 ถ้าเกิดมีค่า -1 มากๆจะแสดงว่าเอ่อตัว แปรทั้ง 2 ตัวแปรนั้นมีค่าความสัมพันธ์ กันมากในเชิงตนก้าข้ามคือตัวแปรสมมุติ เป็นตัวแปร a และ b a และ b เนี่ยมีค่า
17:17 correlation อยู่ที่ -1 ก็คือถ้าค่า a เพิ่มค่า B จะลดค่า B เพิ่มค่า a จะลดแต่ ถ้าเกิดใกล้เข้าใกล้ + 1 ก็จะเป็นตรงกัน ข้ามครับถ้า A เพิ่มค่า B เพิ่มค่า b a ลดค่า B ลดถ้าเกิดเป็นค่า 0 ก็คือไม่มี ความเกี่ยวข้องไม่มีความสัมพันธ์ต่อกัน โดยที่สูตรจะใช้เป็นดังนี้ครับคือซ XI - xbk คูณคูณกับ Yi - ybk หารด้วยซ x i - xbk ทั้งหมดกำลัง 2 คูณกับซ Yi - ybk ทั้งหมดกำลัง 2 ซึ่ง XI XI Y I เนี่ยคือข้อมูลของแต่ละตัวอาจจะเป็น XI อาจจะเป็นคอลัมน์ a ข้อมูลในในคอลัมน์ a ห I จะเป็นข้อมูลในคอลัมน์ B x bark
18:02 เนี่ยก็คือค่า อ่าค่าเฉลี่ยแล้วก็ Y bark ก็คือค่า เฉลี่ยโดยจะเห็นได้ว่าถ้าเกิดเป็น 1 เนี่ยจะเป็นเส้นตรงคือค่า a เพิ่มค่า เพิ่มก็จะเป็น linear แบบเส้นตรงเลยครับ แล้ว 0.9 ก็คือค่อนข้างสัมพันธ์กันอย่าง มากก็คือเรา้า a เพิ่มค่า B เพิ่มแต่ไม่ รู้ว่าเพิ่มจะเพิ่มมากเพิ่มน้อยแล้วแต่นะ ครับแต่ก็จะอยู่่วง Range อยู่ใกล้กัน ส่วน 0.5 ก็คือ a เพิ่ม B เพิ่มแต่ว่า ความสัมพันธ์กันยังไม่ค่อยสัมพันธ์กันขณะ นั้นก็จะแต่จะไปในทิศทางเดียวกันก็จะเป็น เอ่าเราจะเห็นแนวโน้มได้ว่า a เพิ่ม B ก็ จะเพิ่มทิศทางเดียวกันถ้าเกิดเป็น 0 ก็ คือจะไม่สัมพันธ์กันเลย a เพิ่ม B ลด a
18:48 ลด B เพิ่มอะไรก็แล้วแต่ครับก็จะเห็นบัง กราฟดังตัวอย่างส่วนถ้าเกิดเป็นลบก็จะ เป็นเหมือนบวกนะครับแต่จะข้ามทีนี้ในการ หา correlation ในตัวของ Library เนี่ยการหาแบบ aut ให้อยู่แล้วนะคือ C cor ก็คือจะมีเรา จะให้ Data ของเราเป็น Age salary experience Performance score ครับโดยค่า dation เนี่ยหรือ Call เนี่ย เราจะใช้ก็ต่อเมื่อเป็น Data Frame ที่ เป็นคอลัมน์ที่เป็นตัวเลขเท่านั้นนะครับ
19:33 จะหาค่าความสัมพันธ์กันได้โดยที่วิธีดูนะ ครับก็คือในแนวทะแยงเราจะไม่ดูค่าคิชนะใน แนวทะแยงก็คือมันคือค่าเดียวกันเราจะเรา จะเป็น 1 เสมอเราจะดูแค่ว่าตัวนี้ ครับ 0.567 595 สารี่และ Age ก็คือค่า ความสัมพันธ์ของสารี่และ Age อยู่ที่เท่า ไหร่สารี่และ Age ค่าความสัมพันธ์ก็คือ 0.56 5 ก็คือสัมพันธ์กันในเชิงที่ทางใน ทางที่เทศทางเดียวกันนะครับคืออายุเพิ่ม อ่าสารี่เราก็จะเพิ่มขึ้นเหมือนกันนะครับ แต่ว่าเพิ่มขึ้นมากเพิ่มขึ้นน้อยอันนี้ก็ แล้วแต่นะครับแต่ถ้าเกิดจะเห็นได้ว่าอ่า มี experience และ Age นะครับที่ว่าจะ
20:19 เป็นค่าความสัมพันธ์ที่จะเป็น 1 เลยก็คือ ยิ่งอายุเยอะขึ้นอ่า experience ของเราจะ เยอะขึ้นตามอายุนะครับ ค่าต่อมาจะเป็นค่า covance covance จะ เป็นค่าวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรซึ่ง จะมี 2 โซนนะครับคือ Positive covance และ Negative covance ก็คือ Positive เนี่ยเมื่อตัว แปรทั้ง 2 มีแนวโน้มเปลี่ยนแปลงค่าในทาง ทิศทิศทางเดียว กันก็คือ a เพิ่ม B เพิ่ม a ลด B ลด Negative ก็คือ a เพิ่ม B ลด a ลด B เพิ่มก็เหมือนอ่า correlation นะครับแต่ จะบอกได้แค่ว่าว่าเพิ่มมากเพิ่มน้อยเราก็ จะดูได้นะครับ ว่าาเราใช้
21:07 เป็น cov นะครับหรือ covalent เห็นได้ว่า Age salary Age และ experience เและ Performance จะสัมพันธ์กันในแบบไหนอัน นี้ก็เป็น Positive ทั้งหมดเลยนะครับก็ คือเพิ่ม กันหมดแล้วก็ในแนวทะแยงของ valance นะ ครับจะเป็น variance ของอ่าตัวแปรนั้นนะ ครับ AG ก็คือ 2 29.1 1667 เราสามารถดู variance ในอ่า covalent matric ได้เลยนะครับต่อมาจะ เป็น unique นะครับซึ่ง unique เนี่ยจะ ใช้สำหรับดึงค่าอ่าข้อมูลที่มีซ้ำๆกัน สมมุติเรามี a a a a b a 3 ตัว B 3
21:53 ตัวเงี้ยเวลาเราใช้ doot Un นี้นะครับก็ เราจะดึงมาแค่ a และ b เหมือนในตัวอย่าง นะครับคือเให้ Data ที่เป็น John Aris B AR joh ก็ คือจะเห็นได้ว่าจและอทำกันแล้วก็จะให้ Data Frame ของเราเป็นตัวนี้ก่อนนะครับ ประกาศไปในบรทัดนี้ต่อมาเนี่ยเราจะใช้ เป็น do unique นะครับคือ unique name ับค่าของ Data Frame ในของคอลัม name เป็น unique ออกมาเราจะเห็นได้ว่ามันเอา แค่จ Aris และบอตามนี้เลยครับซึ่ง AR และ จอันด้านหลังเนี่ยจะซ้ำกับ AR และ joh adana เราเราจึงได้แค่ joh Aris และ บอบต่อมานะครับจะเป็นการเปลี่ยนข้อมูลนะ ครับเปลี่ยน Data type ข้อ
22:41 มูลซึ่งการเปลี่ยน Data type เนี่ยเราจะ ใช้เป็น as type ครับฟังก์ชัน as type ในตอนแรกนะครับจะให้เป็น name เป็น John Alice และบอบและ Age เป็น 28 5 2 แต่จะเห็นได้ว่าการประกาศตัวแปแบบนี้นะ คือการประกาศแของ String ต่อมาทีนี้อย่างแรกนะครับเรามาดู ก่อนนะครับว่าเราประกาศตัวแปรออกมาของ Data Frame เนี่ยจะเป็นแบบไหนอย่างแรก คือ name และ Data type จะเห็นได้ว่า name และ Age เป็น ob นะครับแล้วก็ Data type เนี่ยของ Data Frame เป็น object หลังจากนั้นเราจะเปลี่ยนให้ Data Frame ในแถว Age คอลัม Age เปลี่ยนเป็น int
23:30 เพราะเนื่องจากเป็นตัวแปรค่าที่เป็นตัว เลขนะครับแล้วก็จะใช้เป็น f Age เราต้อง นำค่ามารับด้วยนะครับเพราะอันนี้จะ รีเทิร์นออกมาเป็นอ่าคอลัมน์ที่เปลี่ยน ค่าแล้วแต่เราจะไม่เปลี่ยนแปลงใน Data Frame โดยตรงจะเป็นชที่รีเทิร์นค่าออกมา ดังนั้นเราต้องมีตัวแปรมารับค่านั้นนะ ครับโดยที่วิธีใช้ก็คือ DF มารับค่าของ DF 7 type เราอยากให้เป็นไรเราอยาก in เรา ก็จะรับค่า in นี้เราก็จะเปลี่ยนค่าตนี้ ครับเห็นได้ว่าการปริ้บรทัด 3 บรรทัดสุด ท้ายเนี่ยว่า AG ของเราเป็น in 64 แล้ว ครับต่อมานะครับเป็นเรื่อง log และ iog
24:15 อาจจะสะดสดนิดหน่อยเพราะว่าตัวนี้เป็นตัว I ใหญ่โดยที่เราจะตั้ง Data My Sample Data นะครับซึ่ง Data ของเราก็จะเป็น name AG City salary เช่นเดิมครับ ต่อมาเนี่ยทีนี้เราอยากเปลี่ยน index ของ อ่า Data Frame นะครับซึ่งปกติที่มันจะ ออโต้ให้คือจะเป็น 0 1 2 3 4 5 อย่า ครับ 0 1 2 3 4 เป็นอ่าตัวเลขนะครับ ทีนี้เราจะเปลี่ยนให้เป็น A B C D E เพื่อความชัดเจนนะครับวิธีเปลี่ยนก็จะ เป็น DF index แล้วก็เป็น array ที่เรา ตั้งไว้นะครับให้มีขนาดไซส์ที่เท่ากันก็
25:00 จะสามารถเปลี่ยนได้โดยที่ Data Frame ของเราจะหน้าตาประมาณนี้ก็คือมี name a City เหมือนเดิมอันนี้จะเป็น 01 2 3 แล้วก็จะเป็น a b c d ครับนี้เราจะมาดูเรื่องของอ่าลอกอย่างแรก นะครับออกคืออะไร L คือ label Base access นะครับคือการใช้ label ในการเข้า ถึงข้อ มูลซึ่งที่ผ่านมาคือเราได้ค่าข้อมูลต่างๆ มาแล้วแต่เราเรายังไม่ได้ค่าอ่าเฉพาะเจาะ จงของ Data Frame นะครับว่าเราอยากได้ อ่า alist ที่อยู่ตรงนี้ก็คือเราจะเข้าถึง ยังไงเราก็จะได้ใช้เป็นคอลัม name แล้วก็ แเป็น a โดยในตัวอย่างนะครับเราอยากได้
25:48 แถวที่ 2 แถวที่ 2 คืออะไรแถวที่ 2 คือ แถว B เราก็เลยจะใช้เป็นแถวที่ 2 คือ Data Frame log นะครับ log a แล้วพูดถึง แล้วก็ชื่อแถวแถวอะไรแถว B ทีนี้เราก็จะ ได้แถว B ออก มาเราก็ลองปิดออกมาดูเราจะเห็นได้ว่ามัน จะคืนแค่แถว B ออกมาคือ Level เป็น b ก็ คือ B เเป็นบ็อกุ 30 Los จลิอยู่ที่ 80,000 จะมีแค่แถวเดียวนะครับซึ่งถ้าหาก เราต้องการ 2 แถวก็คือเราใส่เป็น array แบบนี้ก็ได้ครับคือแถว a แลแถวแถว a แถว C คืออะไอิและชาลีก็จะเห็นได้ว่าเราจะได้ คืนมาเป็นแถว A คือิ C คือชาลี
26:38 25 ดอันนี้ 25 อยู่นิวยอร์กและชิคาโกนะครับแล้วก็ 70,000 กับแสน 70,000 120,000 ซึ่งทีนี้เราสามารถใช้เป็นเครื่องหมาย colon symbol เครื่องหมายโคลอตัวนี้นะ ครับในการระบุแถวได้ว่าเราต้องแถวนี้ถึง แถวนี้เออันนี้เราต้องการแถว a ถึงแถว C ก็จะลุเป็น a ลอน C เก็จะได้ทั้ง a b และ c ซึ่งจะเห็นว่าเราไม่ได้ประกาศว่า เราจะเอาตัว B ด้วยแต่ว่าในที่นี้ในการ ประกาศใช้โคล่อนนี้ก็คือ a b และ c โ ล่อนตั้งแต่แถว a ถึงแถว c มีอะไรบ้างก็ A B
27:24 B ต่อมาจะสามารถระบุคลัที่ต้องการได้คือ หลังจากที่เราระบุแถวไปแล้วขออภัยครับหัง จารหลังจากการที่เราระบุแถวไปแล้วก็คือ a และ c ต้องการแค่ name และ Age แล้วก็ ระบุต่อไปเลยเขว่าเราต้องการ name และ Age เป็นอีกรยนึงแล้วก็จะเห็นได้ว่าเราจะได้ คอลัมน์ name และ Age มาด้วยแนที่เราจะ ได้เป็น City และสารี่นะครับแล้วก็จะเป็น แถว a และแถว C เราใช้กันซึ่งเราสามารถ ใช้เป็นช่วงได้นะครับเหมือนการดึงปกติก็ คือแถว a ถึงแถว C เอา name แค่เราเอาแค่ name และ Age ก็จะเป็นแถว A B C ทีนี้การใช้
28:13 โคลอนรวมถึงเป็นการของคอลัมคอลัมน์ก็ได้ ครับก็คือแถว a ถึงแถว C เอาตั้งแต่ name ถึง City A B C name ถึง city คือ อะไรเถึง City ของเราคือ name A และ City นะครับไม่มีก็คือเห็นได้ว่าเราจะเป็น name AG City โดยที่ไม่มีสทีนี้เราสามารถใช้ เงื่อนไขได้นะครับในการดึงข้อมูลออกมาโดย ทีนี้เราจะกำหนดให้ อ่าขอข้อมูลที่มีค่า อ่าอายุที่มากกว่า 30 เราก็จะได้ีออกมาดู เราก็จะได้เป็นอายุ 35 40 แล 45 นะครับ คือชาลี David และ EA คือแถว dde อันนี้
29:01 คือเราไม่ได้ระบุอ่าเป็นแถวเป็นคอลัมน์ แต่เราระบุเป็นเงื่อนไขนะ ครับต่อมานะครับจะเป็นเรื่องของ ilog ilog คืออะไร ilog คือ inger Position Bas access นะการใช้การเข้าถึงข้อมูล แบบใช้เป็นอ่า integer Position หรือตัว เลขนะ ครับก็คือ เรามี Data Frame ดังงนี้ครับเป็น Data Frame ตัวเดิมในที่ Level เป็น a b c d แล้วก็มี name AG City และ สี่โดยในเซลล์นี้เนี่ยเราจะต้องการแถวที่ 3 รร 2 นี่เราเริ่มจากสูตรนะครับแถวที่ 3 ก็คือแถวนี้ก็คือ 0 1
29:48 2 3 คือชารีเห็นได้ว่าผมกำหนดให้เป็น เลข 2 เราก็จะได้เป็น integer Position ที่ 2 คือ 01 2 ี่เราก็จะได้ ี่ทีนี้เราสามารถระบุเหมือนหลอกเลยก็คือ เราต้องการหลายแถวสมตอันนี้ผมให้เป็น 1 3 1 3 คืออะไร 1 B และ D ดีแล้วเราได้ป R เราสามารถกำหนดเป็น array ของอ่าแถวที่ เราต้องการได้ เลยต่อมาเราจะมาคั่นด้วยการอ่าการใช้ Index slicing ก็คือเครื่องหมายคอลัมนะ ครับที่เราใช้เป็นช่วงของ log นะครับซึ่ง การใช้ index licing เนี่ยจะมีการใช้
30:36 อยู่หลักๆ 3 รูปแบบนะ ครับไป ครับโดยรูปแบบแรกก็จะเป็น ST index ทั้น ด้วย colon และ n index อันเนี้ยจะหมาย ความว่าเราต้องการตั้งแต่ start index สมมุติเราให้เป็น 1 และ 4 ทางตัวอย่างก็ คือเราต้องการ 1 ถึง NX -1 จะเป็น -1 เสมอนะครับก็จะเป็น 1 ถึง 4 1 ถึงก่อน 4 เเป็นร 1 - 3 ร 1 - 3 ของเราอะไร 1 - 3 อันนี้ 1 0 1 2 3 แล้วก็ 4 นะครับ ก็คือ 1 - 3 ก็จะเป็น bcd bcd ของเรา เราก็จะได้ bcd ออกมาครับคือ 1 - ปต่อมา
31:23 นะครับจะเป็น start index และ colon แล้วก็ปล่อยละะ n Index ไว้นะครับซึ่ง แบบนี้การใช้แบบนี้เนี่ยเราจะเอาตั้งแต่ start index ถึงข้อมูลสุดท้ายโดยที่ยก ตัวอย่างคืออ่า 3 ปล่อยก็คือ 3 ถึงสุด ท้ายก็จะเป็น D และ E ก็คือเรามี 0 1 2 3 ที่จะเป็นเอา 3 และ 4 นะ ครับต่อ มาอ่าอีกรูปแบบนึงก็คือ Hand index นะ ครับก็คือเราจะปล่อยด้าหน้าไว้แล้วก็เป็น โคลอนแล้ว index สุดท้ายก็จะเอาตั้งแต่ index แรกก็คือ 0 n อก -1 ก็คือสมมุติ อันนี้คือ 2 เราก็จะเอาเป็น 0 ถึง 1 เอ้ย
32:11 0 ถึง 2 - 1 ก็คือ 0 ถึง 1 อ่าอันนี้ ผมลืมปิดชื่อนะครับก็คือเราจะเอา 0 ถึง 1 0 ถึง 1 คือเราอะไร 0 ถ 1 ของเราคือ 0 ถึง 1 คือ a และ b เราก็จะได้ a และ b มา ต่อมาจะเป็นตะกี้เราเป็นการเข้าถึงรอเข้า การเข้าถึงแถวทีนี้เราจะเป็นการเข้าถึง คอลัมนะครับซึ่งการเข้าถึงคอลัมน์ก็คล้าย ๆกับอ่าของออกเลยครับก็จะเป็นเราต้องการ แถวที่ 1 และ 3 1 และ 3 ของเราคือ B และ D คอลัมน์ที่ 0 1 0 ของเรา 0 และ 1 ของเราคือ name และ Age จากข้อมูลนะครับ เราจะเห็นเป็น name Age City sal ก็คือ 0 1 2 และ 3
33:00 ครับจะเป็นตรงนี้ก็จะเป็น 0 และ 1 ก็คือ เอา name และ Age มาทีนี้การเราก็สามารถ ใช้เป็น index slicing ของ อ่าคอลัมได้นะครับเราต้องการแถว 1 ก 3 คือ B และ D เช่นเดิมครับแต่ทีนี้เรา เปลี่ยนเป็น 0 ถึง 3 0 ถ 3 คืออะไร0ถ 3 คือ 0 1 2 ก็จะเป็น 0 1 2 ก็จะเป็น 0 name เ 1 Age 2 city 3 ำเป็น 3 ำเรา เป็น saly ทีนี้เราสามารถใช้ lck และ ilock ร่วมกันได้นะครับ สมมุติเราอ่าต้องการให้คของเราก็คือ Data
33:45 Frame ที่มีค่าอายุมากกว่า 30 ทีนี้เราตอนแรกเราก็จะใช้เป็นลอกออก มาก่อนนะครับ ว่าอายุมากกว่า 30 ของเราคืออะไร อายุมากกว่า 30 ก็คืออ่า c d และ E นะ ครับตางตัวอย่างก็คือ 30 35 และ 40 โดยที่ไอกเราเนี่ยจะกำหนดดังนี้นะ ครับคืออันนี้ก็คือเอาทุก index ที่เป็น ไป ได้ก็คือไม่มีเปิดไม่มีปิดนะครับไม่มีส ไม่มีเก็คือเอาทุก index ที่เป็นไปได้ด ที่เอาคอลัมน์ 0 และ 2 0 และ 2 ของเรา คืออะไร name AG City และ salary ครับ 0 และ 2 ของเราคือ name และ City เห็นได้ ว่าเราจะเอาแค่ name และ City ก็คือลี
34:33 David และ EVA D และ E มีอายุ 5 40 30 เอ้ย 30 5 40 และ 45 นะ ครับต่อมานะครับจะเป็นหัวข้อเรื่อง Dr และ repay โดยที่เราจะกำหนดอ่าข้อมูลต่างๆ ครับอาจจะมีการ Error อาจจะมีขมูลที่เรา ไม่ต้องหรืออาจจะข้อมูลที่จะขัดบกพร่อง ต่างๆครับเราก็จะมีการทำในรูปแบบต่างๆที่ เราต้องการนะครับที่จะมีอ่าฟังก์ชันพวก นี้มาช่วยในการทำงานนะครับแที่เราจะเราจะ fel ไปทีละจุดจุๆเนี่ยถ้าเกิดเรามีแสน บรรทัดเราอาจจะทำไม่ได้เราก็จะทำเป็น เงื่อนไขแทนโดยข้อมูลของเราเนี่ยเราจะ
35:21 กำหนดให้เป็น name Age และ City name Age City และ salary เหมือนเดิมครับโดย ทีนี้เนี่ยเราจะมี npn เข้ามาแทรกบางจุด นะ ครับอันนี้เดี๋ยวเราจะับไว้เดี๋ยวจะ อธิบายในภายหลังนะโดยที่ทีนี้เราจะกำหนด ให้ index ของเราเป็น name นะครับโดยที่ ใช้เป็นชื่อในการระบุตำแหน่งแทนเป็น 0 1 2 3 4 5 เพื่อความชัดเจนในการยกตัว อย่างเลยนะครับโดยอย่าง แรกของเราเนี่ยจะเป็น Drop duplicate Drop duplicate คืออะไร อ่ารอตัวที่ อ่ารอหมายถึงการทิ้งการปล่อยทิ้งตัวที่
36:08 ซ้ำกันนะ ครับ duplicate ก็คือตัวที่ซ้ำกันจะเห็น ได้ว่าหลังจากที่ดรอแล้วเนี่ยเราจะมีข้อ มูลที่ลดน้อยลงนะครับซึ่งอ่าจะเห็นได้ว่า ข้อมูล alist ในแถวนี้มันซ้ำกับข้อมูลใน alist ในแถวแรกเราก็จะไม่มี Aris นี่ครับต่อจาก EVA ตงนี้นะก็จะหาย ไปแล้วก็คือเราจะดับตัวที่ซ้ำกันง่ายๆนะ ครับคือข้อมูลตรงกันเราก็จะดรอปทิ้งกัน ทั้งหมดในแถวที่เจอทีหลังนะ ครับต่อมาเนี่ยจะเป็นแน Value แนนคือ อะไรแน Value คืออะไรแน Value เนี่ยคือ จัดการข้อมูลประเภทที่ไม่สามารถระบุหรือ
36:54 ข้อมูลที่ผิดพลาดนะครับแทนที่เราจะเป็น ข้อมูลผิดพลาดข้อมูลแปลกๆที่จัดเก็บไม่ ได้เนี่ยเราจะระบุให้มันเป็นแน Value คือ ระบบที่จัดเก็บได้นะครับก็คือ NP Nan ที่เรายกมาข้างต้นนะครับซึ่ง Dr Nan เนี่ยจะใช้เป็น na ก็คือมาจาก Dr Nan Value นะครับย Dr na เนี่ยจะมีพตรดัง นี้คือ tal How ait in และ ignore index โดยสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ตามนี้ เดี๋ยวจะอธิบายยกตัวอย่างด้วยนะ ครับโดยที่อย่างแรกนะครับคือเราจะดรอป ดรอปแบบปกติเลยแบบแแนนแบบไม่ใส่ พารามิเตอร์ต่างๆเราจะเห็นได้ว่าข้อมูล
37:43 Data Frame ของเราเนี่ยจะหายไปเยอะมาก นะครับเนื่องจากมันอ่าเอาข้อมูลที่มีแนน ไม่ว่าจะเป็นแถวที่ a เป็นคอลัม a คอลัม c คอลัม salar ถ้าแถวไหนมีแนนในคอลัมน์ต่าง ๆเนี่ยจะดับทิ้งทั้งหมดจะเห็นได้ว่าก็จะ เหลือแค่นี้นะ ครับทีนี้เราจะใช้เป็นมเตอร์เป็นเชนะครับ เชเท่า 2 คือเราจะดรอปข้อมูลเหนั้นเมื่อ มีแนนอย่าน้อย 2 ตัวนะครับเพื่อไม่ให้มัน อ่าดรอปทิ้งเยอะเกิน ไปงั้นจะเห็นได้ว่ามีข้อมูลเพิ่มมาจากการ แบบปกติครั้งแรกนะครับเพิ่มแถวแต่อาจจะ
38:30 มีแนนบ้างเพราะเนื่องจากเราตั้งเป็น เงื่อนไขเป็นมากกว่า 2 ตัวก็คือก็จะดับ แถวที่มีแนนคือแถว นี้และแถวนี้เอ้ย 3 แถวนี้นะครับที่มันมี แนนอ่ามากกว่า 2 ตัว ไปที นี้อ่าเป็นอ่าพตอ How นะครับซึ่งจะเป็น วิธีการดรอนะ ครับจะมี 2 แบบคือ an และอ eny จะเป็นการ ดรอปทุกแถวที่มีแนนอย่างน้อย 1 ตัวส่วนอ จะเป็นการดับแถวที่ประกอบด้วยแนนทั้งหมด ซึ่งอันนี้เราจะยกตัวอย่างเป็นเอาเป็นอนะ ครับซึ่งปกติแล้วเนี่ยการดรอปแบบแบบอ่า
39:15 ไม่ใส่พารามิเตอร์เนี่ยจะเป็น default จะ เป็น any any นะครับคือจะดรอปทุกอย่าง ที่เกี่ยวกับแนทิ้งทั้งหมดแต่ถ้าเกิดเรา เปลี่ยนเป็นออแล้วเนี่ยจะอ่าจะมีการดรอป แค่แถวสุดท้ายนะ ครับนี้ที่เป็น Value เป็นแนนทั้งหมดโดย โดยที่ไม่นับ index index เราเปลี่ยน เป็นหน้านะครับเพื่อให้เห็นความชัดเจนมาก ขึ้นก็จะเห็นได้ว่าเราดอปทุกแถวแถวเดียว ทิ้งและเหลือทุกแถวที่มีแนนอยู่ต้องเป็น แนนทั้งหมดนะครับที นี้เราจะดอปมีเป็น exis นะครับ Exit คือ มีค่าเป็น 0 และเป็น 1 0 คือเป็นการลบ แถวส่วนเป็น 1 จะเป็นการลบคอลัมน์ทีนี้
40:00 เรามีคอลัมน์เจ City และ saly เรามีแนน ทุกคอลัมน์เลยถ้าเกิดเราให้มันเป็นการดับ คอลัมน์เนี่ยเห็นได้ว่าเราจะดับข้อมูลอ่า ทั้งหมดเลยของคอลัมเราจะดับคอลัมน์จะเห็น คอลัมเราว่างเปล่าแต่เราจะเหลือ index ก็ คือ alis B ก็คือเราจะมีชื่ออยู่แต่ เนื่องจากเป็นวิธีดรอปแบบ any ก็เลยทั้ง หมดทั้งหมดที่มีแนนนะนะ ครับต่อมาจะเป็น ignore index ignore index คืออะไร ignore index ก็คือเมื่อ แล้วเราจะ Reset index นะครับแต่ Reset index เป็นอะไรจะเป็น 0 1 2 3 ทันที ซึ่งอันนี้คือเราจะดรอปแบบปกตินะครับแล้ว ก็ให้ ind index เป็นูโดยปกติแล้วจะเป็น
40:46 fault นะครับเราก็จะเห็นได้ว่าการดรอที่ in index เนี่ยจะ Reset จากชื่อนะครับ ที่เป็น name bl ีต่างๆเนี่ยเปลี่ยนเป็น 0 1 2 3 4 5 6 ต่อมานะครับจะเป็นการดรอปรอการดรอปแถว หรือการดรอปคอลัมน์ที่เราต้องการโดยที่ ไม่เกี่ยวกับแนน Value หรือค่าต่างๆนะ ครับเราอยากจะดรอปทิ้งในแถวนั้นเราไม่ชอบ ค่าข้อมูลนี้เราก็อยากดรอปทิ้งก็ทำได้นะ
41:32 ครับโดยที่มีการใช้เป็นดอปปกตินะ ครับยที่อ่ายกตัวอย่างอย่างแรกคือเราจะด index ที่คือีชีคืออะไรชีตัวนี้นะครับ แล้วก็จะดับทิ้งไปก็จะว่า a b c d แต่ D หายไปก็คือชี่ซึ่งต่อมาจะเป็นคอลัมน์ ก็คือวิธีดรอปก็เลก index เรียคอลัมอย่า งี้นะคอลัม salary เฮ้ยเราอยากับ salary ทิ้งจะเห็นได้ว่าข้อมูลต่อมาเนี่ยจะไม่มี salary คอลัมแล้ว ครับต่อมานะครับจะเป็นการอ่าแทนค่าข้อ มูลการค่าข้อมูลก็คือสมมุติเราอ่ารู้สึก
42:18 ว่า Los angelis มันยาวเกินไปเราไม่ชอบ แล้วก็จะแทนค่าข้อมูลดยที่เป็น D replace นะครับ rep คือค่า O Value ไป New Value นะครับ Value ของเราคืออะไรคือ L angelis เราอยากเปลี่ยนเป็นอะไรเอเปลี่ยนเป็น LA ทีนี้เราก็ใช้เป็นแบบ rep นะครับเห็นได้ ว่า Los angelis ทั้งหมดที่เขียนในรูป แบบนี้นะครับเป็น LA ทั้ง หมดต่อมานะครับจะเป็นการ Field แน Value ก็คือจับเห็นข้างต้นนะครับเราทำการดรอป แต่เราจะดรอปไม่หมดเพราะว่าบางการทีบางที การดรอปแนนทั้งหมดทิ้งทำให้ข้อมูลเอาอาจ จะไม่เพียงพอต่อการวิเคราะห์นะครับหรือ
43:04 ว่าต่อการนำไปใช้ต่อแล้วก็จะมีการวแนนแทน ตามเ่อความเหมาะสมนะครับว่าเราจะแทนค่า แนนด้วยอะไรโดยที่มีพารามิเตอร์ดังนี้ ครับก็คือจะใช้เป็น F N ฟังก์ชันพตอเป็น Value เป็น met assis Limit และ Down แอย่างแรกเลยก็คือการ fiel แบบปกติครับ คืออันนี้เรายกตัวอย่างเป็น fiel Zero ครับ Fi 0 จะเห็นได้ว่าเราแทนค่าทุกอย่างเป็น 0 เลยนะครับแม้กระทั่ง City เราก็จะแทนค่า เป็น 0 ค่าแนนนะครับค่าไหนที่เป็นแนนเรา
43:50 ก็จะแทนเป็น 0 จะเห็นชัดที่สุดก็คือ่านะ ครับจะเป็น 0 หมดเลยเพราะในแถวนี้เป็นแนน นี้ต่อมาเนี่ยเราจะวด้วย mean ก็คือ D DF mean amic ี่ก็คือเราจะอ่ามีจะมีได้ เฉพาะอ่าค่าที่เป็นค่าตัวเลขนะครับก็คือเ และ saly เราจะ fiel ด้วย mean ก็เห็นได้ ว่าเของเราเนี่ยจะไป f ด้วย 39.3 75 ส่วน salary ของเราจะ fel ด้วย 95,000 นะ ครับก็จะเห็นได้ว่า fel ในอมายกเว้น City นะครับซึ่งอ่าตัวหนังสือจะไม่มีค่า mean เราก็เลยจะไม่ fel ค่าแนนของ City เป็น อ่าค่ามีนนะครับต่อมาเป็น medi นะครับค่า
44:40 กลางก็จะเป็นอ่า 37.5 และ 3 95,000 นะ ครับก็จะคล้ายๆของอ่ามีนเลย ครับที นี้เราจะมายกตัวอย่างการแนอีกรูปแบบหนึก็ คือเฉพาะคอลัมเรากำหนดให้เลยว่าคอลัมนี้ เราอยากอะไรคันี้อันนี้เราให้ a 1 2 แนนตามดังภาพนี้เลยอยากให้ที่ a เนี่ยถ้าเกิดเป็นแนนเราอยากให้ เป็นที่ B ที่ B เป็นอยาก 1 ที่ 4 อยากเป็นาก 2 โดยที่เราจะสามารถ
45:28 กำหนดได้โดยใช้ Dictionary นะครับ a เป็น 0 ก็คือชื่อคอลัมน์ค่าอะไรค่า อะไรแล้วก็ B ชื่อคอลัมน์เป็นค่าอะไร C ชื่อคอลัมน์เป็นค่าอะไรก็จะฟออกมาจะเป็น นี่นะครับก็คือ 0 ในแถวนี้ 1 ในตัวนี้ แล้วก็ 2 ในตัวนี้และตัวนี้ครับที นี้เราจะมาพูดถึงเรื่องอ่าเม็ดต่อใน พารามิเตอร์เมตอใน Field na นะครับมี F Field V Field f Field คืออะไร f Field คือ Forward Field Forward Field ก็คือสมมุติเรามีคแนนตรงนี้คแนน ตรงนี้ตนี้เรามี 4 ที่นะครับเราจะ Forward Field ไปเรื่อยๆจนกว่าที่เราสามารถเติม
46:15 ค่าแนนได้นะครับซึ่ง for fiel ก็คือเอา ตัวก่อนหน้ามาใส่ค่าแนนหน้ามาใส่ค่าแนน ก่อน หน้าอ่าเรา for Field ไปแล้วก็คือในใน ตัวนี้เราจะเอาตัวกอนหน้ามาใส่ก็คือ 2 แต่ B เนี่ยตัวบนสุดเราไม่มีตัวกอนหน้าก็ จะคงค่าแนนไว้นะครับทีนี้ตัวแนนที่ คอลัมน์ที่ 4 จะมี 2 ตัวนะครับแล้วก็จะ for มาเป็น 1 1 ซึ่งตัวนี้ for จากตัว นี้แล้วตัวอนี้ตัวที่ 3 นะครับ for ตัว ที่ 2 ทีนี้เรามี Forward fiel แล้วเรา จะมี Black Field ด้วยก็คือ B fiel นะ ครับอ่าก็ตรงกันท้ามกับ for fiel นะครับ เราจะเอาค่าจากด้านล่างขึ้นมาใส่ด้านบนจะ เห็นได้ว่าตนี้จะใส่เป็น C จากตัวด้าน
47:02 ล่างและตัวด้านบนนี่ตัวแนนด้านบนของ B นะ ครับของเราเราก็จะใส่เป็น 2 จากตัวด้าน ล่างทีนี้แนน 2 ตัวของ D นะครับเราจะใส่ เป็น 4 ก็คือตัวนี้ใส่ตัวนี้และตัว นี้ทีนี้เรามีอ่าพิตร AIS อยู่นะครับก็ คือ 0 ก็คือร 1 กับก็คือคอลัมเราสามารถ ใช้ร่วมกับเมด f Field B Field ได้นะ ครับอันนี้เรายกตัวอย่างเป็น as เท่า 1 คือเป็นแถวเอเป็นคอลัมให้เติมเป็นคอลัมน์ นะครับ f fiel คือเิด Field ก็คือตัว B ก็คือตัวนี้เราจะ fiel ด้วย 1 ตัวนี้จะ fel ด้วย 2 ตัวนี้จะ f ด้วย 3 และตัวนี้
47:50 ไม่มีตัวก่อนหน้าจะเป็นก็จะเห็นว่าขมนออก ตามตงตามที่ต้องการ ต่อมาจะเป็น parameter Limit นะครับเที นี้เราจะตั้งลิมิไว้ที่ Forward Field ไว้ที่ 1 โดยที่เราตั้งให้เป็นแนนทั้งหมด อ่าหมดเลยนะครับก็คือในแถวแรกก็จะเป็น 1 แนนแน 4 แล้วก็เป็นแนนๆ 3 แล้วก็ 1 แนนๆๆ ทีนี้ลิมิเท่ากับ 1 ก็คืออะไเราจะ Forward Field ได้แค่ 1 ตัวเท่านั้น จะเห็นได้ว่าข้อมูลที่ออกมาแทนที่จะเป็น 1 ทั้งหมดที่เรา for Field ลงมานะครับก็จะ เป็น 1 แล้วก็ for fiel มา 1 แล้วก็จะ
48:36 เป็นแนนนะครับเพว่าเราีตั้งลิมิไว้ที่ 1 ส่วนตัว B นั้นไม่สามารถ for fiel ได้ เนื่องจากัแรกเป็นแนนส่วนตัว C ก็คือ 1 และแนนทั้งหมดเราจะตัวที่ 2 จะเป็น 1 เพราะว่าเราลิมิเป็น 1 แลตัวที่เหลือจะ เป็นต่อมาเป็นพิตร Down แา cas เนี่ยจะ เป็นได้ 2 ค่าคือเป็น default ก็คือ non หรือจะเป็น เปลี่ยนเป็น infer นะครับตัวนี้ infer ัง ตัวอย่างนะครับก็คือถ้าเกิดอ่าเราใช้าแช เนี่ยจะลดอ่าลดข้อมูลการใช้เป็นการเป็นไป
49:22 ได้ทั้งหมดที่เราสามารถลดได้อย่างเช่น ตัวอย่างเนี่ยจะเป็นจาก fl 64 จะเป็น in 64 แทนถ้าเกิดไม่มีการใช้จุดทนิยมนะครับ ซึ่งตาตัวอย่างของเราเนี่ยไม่มีการใช้จุด ทศนิยมนะครับเราจะเห็นได้ว่าเป็น 1 2 3 4 2 3 4 1.0 4.0 งี้อันนี้คือจุดม นะครับแต่เราไม่มีการใช้จุดทนิยมคือจุด 0 ถ้าเกิดเราใช้เป็น Down C เนี่ยมันจะ เปลี่ยนอ่าคอลัม C ของเราให้กลายเป็นอ่า in 64 ได้เลยนะครับคือแทนที่จะเป็น 1.0 ก็จะเป็น 1 ปกติทีนี้ยังมี อ่า in มีอ่า parameter inp อยู่นะครับ
50:08 ก็คือ inp คืออะไร inspace เนี่ยจะเป็น การอ่าเขียนทับ Data Frame นั้นหรือไม่ เขียนทับ Data Frame นโดยปกติเนี่ยจะ เป็น fault ก็คือเราจะสร้าง Data Frame ใหม่เสมอในการเติมแนนเพื่อกันอ่าการทำ Data Frame เกาพังนะครับ้าเกิดเรา เปลี่ยนเป็น True เนี่ยเราจะไม่ต้องเราจะ ไม่จำเป็นจะต้องอ่ามีตัวมารับแบบนี้นะ ครับคือ DF fiel แนแบบ mean กับ DF Finance เราสามารถ ประกาศเป็นแบบนี้ได้เลยครับถ้าเกิดเราใช้ เป็น inest เท่ากับ ue in Place นี้ ครับแบบนี้เราก็สามารถที่เราจะใช้เป็น DF
50:57 Field Main เราก็สามารถใช้เป็น DF ได้ ทันที
