φυβλαςのβλογ
บล็อกของ phyblas



จัดการข้อมูลด้วย pandas เบื้องต้น บทที่ ๘: การคำนวณและจัดการข้อมูลตัวเลข
เขียนเมื่อ 2016/09/25 14:16
เดตาเฟรมของ pandas ยืนพื้นจากอาเรย์ของ numpy จึงใช้ความสามารถในการคำนวณเหมือนอย่างที่ใช้ในอาเรย์ได้

เรื่องของการคำนวณในอาเรย์อ่านได้ใน numpy เบื้องต้นบทที่ ๓



การคำนวณของข้อมูลในตาราง
ข้อมูลภายในเดตาเฟรมหรือซีรีส์สามารถนำมาบวกลบคูณหารกันได้โดยตรงเช่นเดียวกับอาเรย์ เพียงแต่เหนือกว่าตรงที่ว่าอาเรย์จะทำกันได้ในกรณีที่ขนาดเท่ากันหรือมีความสัมพันธ์กันเท่านั้น แต่เดตาเฟรมสามารถทำการคำนวณได้ไม่ว่าจะขนาดเท่าไหร่ เพียงแต่ว่าผลที่ได้จะเป็นไปตามที่ต้องการหรือเปล่านั้นก็ต้องมาดูกันเป็นกรณีไป

ตัวอย่างเช่น สร้างเดตาเฟรมเก็บข้อมูลจำนวนโปเกมอนที่ผู้เล่นสองคนชื่อซาโตชิกับชิเงรุจับได้และเคยเจอ
import pandas as pd
satoshi = pd.DataFrame([[15,12],[26,23],[33,33],[29,24],[9,8]],
    columns=['เจอ','จับได้'],
    index=['คาเตอร์ปี','บีเดิล','โป๊ปโป','โครัตตา','โอนิสึซึเมะ'])
shigeru = pd.DataFrame([[18,15],[39,36],[55,52],[12,9]],
    columns=['เจอ','จับได้'],
    index=['คาเตอร์ปี','บีเดิล','โป๊ปโป','อาร์โบ'])
print('ซาโตชิ')
print
(satoshi)
print('ชิเงรุ')
print(shigeru)
print('นำของทั้งสองมาบวกกัน')
print(satoshi+shigeru)





ผลที่ได้
ซาโตชิ
เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 15 12
บีเดิล 26 23
โป๊ปโป 33 33
โครัตตา 29 24
โอนิสึซึเมะ 9 8
ชิเงรุ

เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 18 15
บีเดิล 39 36
โป๊ปโป 55 52
อาร์โบ 12 9
นำของทั้งสองมาบวกกัน

เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 33.0 27.0
บีเดิล 65.0 59.0
อาร์โบ NaN NaN
โครัตตา NaN NaN
โป๊ปโป 88.0 85.0
โอนิสึซึเมะ NaN NaN

จะเห็นได้ว่าเมื่อนำเดตาเฟรมมาบวกกันข้อมูลในตารางทั้งสองคอลัมน์ก็ถูกนำมาบวกกัน เจอบวกเจอ จับบวกจับ

แต่จะเห็นว่ามีปัญหาที่สังเกตได้ก็คือ แถวไหนที่มีเฉพาะตารางหนึ่งแต่ไม่มีในอีกตารางจะได้ค่าเป็น NaN ออกมา นั่นเพราะข้อมูลที่ไม่มีอยู่แม้จะพยายามบวกเข้ากับข้อมูลที่มีอยู่ก็ไม่รู้จะบวกด้วยค่าเท่าไหร่อยู่ดี

เพื่อแก้ปัญหานี้แทนที่จะใช้เครื่องหมายบวกเพื่อบวกโดยตรงก็ให้เปลี่ยนมาใช้เมธอด add แทน เมธอดนี้มีไว้ใช้แทนคำสั่งบวก เพียงแต่ว่าสามารถปรับแต่งรายละเอียดบางอย่างให้ต่างไปจากการบวกด้วยเครื่องหมายบวกธรรมดาได้

หากพิมพ์ satoshi.add(shigeru) แบบนี้จะมีค่าเท่ากับ satoshi+shigeru แต่หากเพิ่มคีย์เวิร์ดบางอย่างลงไปก็จะสามารถให้ผลที่ต่างออกไปได้

คีย์เวิร์ดที่จะต้องใช้ในคราวนี้ก็คือ fill_value เป็นคีย์เวิร์ดที่กำหนดว่าจะเติมข้อมูลที่เป็น NaN ด้วยอะไรดีเวลาที่นำมาคำนวณ

ในที่นี้ลองให้จำนวนที่ไม่มีเป็น 0 นั่นคือไม่เคยเจอไม่เคยจับเลย ก็จะเขียนเป็น
print(satoshi.add(shigeru,fill_value=0))

ผลลัพธ์ได้

เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 33.0 27.0
บีเดิล 65.0 59.0
อาร์โบ 12.0 9.0
โครัตตา 29.0 24.0
โป๊ปโป 88.0 85.0
โอนิสึซึเมะ 9.0 8.0

นอกจากนี้ปัญหาอีกอย่างที่พบก็คือ ตัวเลขกลายเป็นจำนวนจริงซึ่งมีทศนิยม ทั้งๆที่ตอนแรกเป็นจำนวนเต็มอยู่ ที่เป็นแบบนี้เพราะเมื่อมี NaN อยู่ด้วยข้อมูลจะกลายเป็นชนิดจำนวนจริง ไม่สามารถเป็นจำนวนเต็มได้

อีกทั้งจะเห็นได้ว่าลำดับของข้อมูลถูกเรียงสับเปลี่ยนใหม่ไม่ได้เป็นไปตามลำดับที่เรียงในตอนแรก

ทางแก้ก็คือใช้ reindex ช่วย โดยปรับทั้งสองเดตาเฟรมให้มีข้อมูลเหมือนกันโดยที่ใช้ fill_value=0 เพื่อเติมข้อมูลที่ขาดไป จากนั้นจึงค่อยมาบวก

ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการให้เรียงดัชนีตามลำดับโปเกมอนของซาโตชิก่อน ส่วนโปเกมอนที่ซาโตชิไม่มีค่อยเรียงตามของชิเงรุก็เขียนแบบนี้
index = pd.Series(list(satoshi.index)+list(shigeru.index)).unique()
satoshi = satoshi.reindex(index,fill_value=0)
shigeru = shigeru.reindex(index,fill_value=0)
print(satoshi+shigeru)

ได้

เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 33 27
บีเดิล 65 59
โป๊ปโป 88 85
โครัตตา 29 24
โอนิสึซึเมะ 9 8
อาร์โบ 12 9

จะเห็นว่าการจัดเรียงเป็นไปตามที่ต้องการ อีกทั้งผลที่ได้ก็ยังคงความเป็นจำนวนเต็ม

และนอกจากเมธอด add ที่ใช้กับการบวกแล้ว ในทำนองเดียวกันก็ยังมีการลบ คูณ หาร และอื่นๆ รวมถึงการหาค่าความจริงเท็จก็มีเมธอดที่ใช้แทนได้เช่นกัน ชื่อเมธอดที่ใช้เป็นไปตามนี้
addบวก+
subลบ-
mulคูณ*
divหาร/
floordivหารปัดเศษ//
modหารเอาเศษ%
powยกกำลัง**
eqเท่ากับ==
neไม่เท่ากับ!=
gtมากกว่า>
ltน้อยกว่า<
geมากกว่าหรือเท่ากับ>=
leน้อยกว่าหรือเท่ากับ<=

ส่วนการเอาเดตาเฟรมมาคำนวณอะไรกับตัวเลขเดียวก็จะเป็นการเอาตัวเลขนั้นมาคำนวณกับทั้งเดตาเฟรม เช่น
satoshi = satoshi.mul(4) # หรือ satoshi*=4
print(satoshi)

ได้

เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 60 48
บีเดิล 104 92
โป๊ปโป 132 132
โครัตตา 116 96
โอนิสึซึเมะ 36 32
อาร์โบ 0 0

การทำแบบนี้จะเป็นการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด แต่หากต้องการเปลี่ยนแค่แถวใดแถวหนึ่งก็แค่เข้าถึงแค่แถวนั้น
satoshi['เจอ'] = satoshi['เจอ'].add(2)
print(satoshi)

ได้

เจอ จับได้
คาเตอร์ปี 62 48
บีเดิล 106 92
โป๊ปโป 134 132
โครัตตา 118 96
โอนิสึซึเมะ 38
32
อาร์โบ 2
0



การรวบยอดข้อมูล
ซีรีส์และเดตาเฟรมมีเมธอดหลายตัวที่ใช้ทำการวิเคราะห์คำนวณข้อมูลในตาราง

ตัวอย่างเมธอดส่วนหนึ่งของเดตาเฟรมที่น่าจะได้ใช้บ่อย
minค่าต่ำสุด
maxค่าสูงสุด
idxminค่าดัชนีของค่าต่ำสุด
idxmaxค่าดัชนีของค่าสูงสุด
sumผลรวม
meanค่าเฉลี่ย
medianมัธยฐาน
varความแปรปรวน
stdส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
rankอันดับของค่าของข้อมูลเมื่อเรียง
countจำนวนข้อมูลที่ไม่ใช่ NaN
describeสรุปรวมค่าทางสถิติหลายอย่าง

เมธอดเหล่านี้จะทำการรวบยอดข้อมูลทุกแถวในแต่ละคอลัมน์

decribe จะสรุปรวมข้อมูลหลายอย่าง เช่น count mean std min max

ตัวอย่าง จำนวนโปเกมอนที่จับได้ในสถานที่ต่างๆในเชียงใหม่เมื่อเล่นโปเกมอนโก
import numpy as np
pokemon = pd.DataFrame(
    [[12,14,5],[16,10,6],[np.NaN,8,17],[3,2,7],[13,1,9]],
    columns=['กาดรินคำ','กาดสวนแก้ว','กาดหลวง'],
    index=['นาโซโนะคุสะ','คงปัง','เนียวโรโม','มาดัตสึโบมิ','ทามะทามะ'])
print(pokemon)



ได้

กาดรินคำ กาดสวนแก้ว กาดหลวง
นาโซโนะคุสะ 12.0 14 5
คงปัง 16.0 10 6
เนียวโรโม NaN 8 17
มาดัตสึโบมิ 3.0 2 7
ทามะทามะ 13.0 1 9

ลองใช้ describe
print(pokemon.describe())

ได้

กาดรินคำ กาดสวนแก้ว กาดหลวง
count 4.000000 5.000000 5.000000
mean 11.000000 7.000000 8.800000
std 5.597619 5.477226 4.816638
min 3.000000 1.000000 5.000000
25% NaN 2.000000 6.000000
50% NaN 8.000000 7.000000
75% NaN 10.000000 9.000000
max 16.000000 14.000000 17.000000

rank จะแสดงลำดับที่ได้เมื่อมีการจัดเรียงค่า ซึ่งถ้าใช้เมธอด sort_values เพื่อเรียงก็จะถูกเรียงตามนั้น คีย์เวิร์ดที่ใช้ใน sort_values ได้เช่น ascending ก็สามารถใช้ใน rank ได้

ตัวอย่าง อันดับโปเกมอนที่เจอเป็นจำนวนมากในสถานที่ต่างๆ
print(pokemon.rank(ascending=0))

ได้

กาดรินคำ กาดสวนแก้ว กาดหลวง
นาโซโนะคุสะ 3.0 1.0 5.0
คงปัง 1.0 2.0 4.0
เนียวโรโม NaN 3.0 1.0
มาดัตสึโบมิ 4.0 4.0 3.0
ทามะทามะ 2.0 5.0 2.0

เมธอดต่างๆสามารถใส่คีย์เวิร์ดเพื่อปรับเปลี่ยนค่าได้ต่างกันออกไป เช่น axis ถ้าใส่ axis=1 จะเป็นการรวดยอดข้อมูลทุกคอลัมน์ในแต่ละแถว ในขณะที่ปกติถ้าไม่ใส่หรือใส่ axis=0 จะเป็นการรวบยอดข้อมูลทุกแถวในแต่ละคอลัมน์

เมธอดส่วนใหญ่ที่ยกมานั้นจะมีคีย์เวิร์ด axis เช่นลองดู idxmax ถ้าปกติจะคืนค่าโปเกมอนที่เจอมากที่สุดในแต่ละสถานที่ แต่ถ้าเติม axis=1 จะได้ค่าสถานที่ที่เจอโปเกมอนแต่ละตัวมากที่สุด
print('>>>> axis=0 <<<<')
print(pokemon.idxmax())
print('\n>>>> axis=1 <<<<')
print(pokemon.idxmax(axis=1))

ได้
>>>> axis=0 <<<<
กาดรินคำ            คงปัง
กาดสวนแก้ว    นาโซโนะคุสะ
กาดหลวง         เนียวโรโม
dtype: object

>>>> axis=1 <<<<
นาโซโนะคุสะ    กาดสวนแก้ว
คงปัง            กาดรินคำ
เนียวโรโม         กาดหลวง
มาดัตสึโบมิ       กาดหลวง
ทามะทามะ         กาดรินคำ
dtype: object



อ้างอิง


<< บทที่แล้ว      บทถัดไป >>
หน้าสารบัญ


-----------------------------------------

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

ดูสถิติของหน้านี้

หมวดหมู่

-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> python >> pandas

ไม่อนุญาตให้นำเนื้อหาของบทความไปลงที่อื่นโดยไม่ได้ขออนุญาตโดยเด็ดขาด หากต้องการนำบางส่วนไปลงสามารถทำได้โดยต้องไม่ใช่การก๊อปแปะแต่ให้เปลี่ยนคำพูดเป็นของตัวเอง หรือไม่ก็เขียนในลักษณะการยกข้อความอ้างอิง และไม่ว่ากรณีไหนก็ตาม ต้องให้เครดิตพร้อมใส่ลิงก์ของทุกบทความที่มีการใช้เนื้อหาเสมอ

สารบัญ

รวมคำแปลวลีเด็ดจากญี่ปุ่น
python
-- numpy
-- matplotlib

-- pandas
-- pytorch
maya
การเรียนรู้ของเครื่อง
-- โครงข่าย
     ประสาทเทียม
javascript
บันทึกในญี่ปุ่น
บันทึกในจีน
-- บันทึกในปักกิ่ง
บันทึกในไต้หวัน
บันทึกในยุโรปเหนือ
บันทึกในประเทศอื่นๆ
เรียนภาษาจีน
qiita
บทความอื่นๆ

บทความแบ่งตามหมวด



ติดตามอัปเดตของบล็อกได้ที่แฟนเพจ

  ค้นหาบทความ

  บทความแนะนำ

เรียนรู้วิธีการใช้ regular expression (regex)
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกวางตุ้ง
การใช้ unix shell เบื้องต้น ใน linux และ mac
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกลาง
g ในภาษาญี่ปุ่นออกเสียง "ก" หรือ "ง" กันแน่
ทำความรู้จักกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นพบระบบดาวเคราะห์ ๘ ดวง เบื้องหลังความสำเร็จคือปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หอดูดาวโบราณปักกิ่ง ตอนที่ ๑: แท่นสังเกตการณ์และสวนดอกไม้
พิพิธภัณฑ์สถาปัตยกรรมโบราณปักกิ่ง
เที่ยวเมืองตานตง ล่องเรือในน่านน้ำเกาหลีเหนือ
บันทึกการเที่ยวสวีเดน 1-12 พ.ค. 2014
แนะนำองค์การวิจัยและพัฒนาการสำรวจอวกาศญี่ปุ่น (JAXA)
เล่าประสบการณ์ค่ายอบรมวิชาการทางดาราศาสตร์โดยโซวเคนได 10 - 16 พ.ย. 2013
ตระเวนเที่ยวตามรอยฉากของอนิเมะในญี่ปุ่น
เที่ยวชมหอดูดาวที่ฐานสังเกตการณ์ซิงหลง
บันทึกการเที่ยวญี่ปุ่นครั้งแรกในชีวิต - ทุกอย่างเริ่มต้นที่สนามบินนานาชาติคันไซ
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาญี่ปุ่น
ทำไมจึงไม่ควรเขียนวรรณยุกต์เวลาทับศัพท์ภาษาต่างประเทศ
ทำไมถึงอยากมาเรียนต่อนอก
เหตุผลอะไรที่ต้องใช้ภาษาวิบัติ?

ไทย

日本語

中文