Pandas Data Frame เป็นโครงสร้างข้อมูลสองมิติ คือ ข้อมูลจัดเรียงในรูปแบบตารางเป็นแถวและคอลัมน์ สามารถสร้างได้โดยใช้ python dict, list และ series เป็นต้น ในบทความนี้ เราจะดูวิธีเพิ่มคอลัมน์ใหม่ใน data frame ที่มีอยู่แล้ว ก่อนอื่นมาสร้าง data frame ด้วย pandas series กัน ในตัวอย่างด้านล่าง เราแปลง pand

เมื่อสตริงสองตัวมีตัวอักษรเหมือนกันแต่เรียงลำดับต่างกัน เราเรียกว่าเป็น Anagram (คำทับศัพท์) ตัวอย่างเช่น spot และ post เป็น anagram เพราะมีตัวอักษรเหมือนกันแต่สร้างคำต่างกัน ในบทความนี้ เราจะดูว่าจะตรวจสอบได้อย่างไรว่าสตริงสองตัวเป็น anagram ของกันหรือไม่ สำหรับสิ่งนี้ เราใช้โมดูล python ที่ชื่อ co

การตรวจสอบเฉพาะจำนวน (Primality Test) เป็นปัญหาคลาสสิกใน Computer Science บทความนี้เปรียบเทียบ 3 อัลกอริทึมหลักและ Benchmark ประสิทธิภาพ นิยาม Prime Number (เฉพาะจำนวน) = จำนวนเต็มบวกที่มากกว่า 1 และหารด้วย 1 และตัวมันเองลงตัวเท่านั้น อัลกอริทึมที่ 1: Trial Division - ตรวจสอบทุกตัวหาร (Naive) Time

สร้างเครื่องคิดเลขพื้นฐานใน Python ที่รองรับ 4 ดำเนินการหลัก: บวก, ลบ, คูณ, หาร พร้อมจัดการ Error Handling และ User Input Implementation แบบ Function-Based def add(a, b): บวก return a + b def subtract(a, b): ลบ return a - b def multiply(a, b): คูณ return a * b def divide(

โจทย์: คำนวณผลรวมของอนุกรมที่ตัวเลข n ซ้ำกันตามลำดับ S = n + nn + nnn + nnnn + ... (m terms) Example: n=2, m=4 S = 2 + 22 + 222 + 2222 = 2468 วิธีที่ 1: String Concatenation (เข้าใจง่าย) def sum_series_string(n, m): คำนวณอนุกรมโดยใช้ String Concatenation str_n = str(n) total = 0 cu

บทความนี้ครอบคลุมฟังก์ชันขั้นสูงของโมดูล calendar ที่มีประโยชน์สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับวันที่และปฏิทิน 1. firstweekday() และ setfirstweekday() ควบคุมวันที่ถือเป็น วันแรกของสัปดาห์ (Default: Monday = 0) import calendar print(fCurrent first weekday: {calendar.firstweekday()}) # 0 (

โมดูล calendar ใน Python Standard Library ให้ฟังก์ชันสำหรับจัดการปฏิทิน วันที่ และการคำนวณเกี่ยวกับวัน/สัปดาห์/เดือน/ปี พร้อมรองรับ Locale และ Formatting ต่างๆ การแสดงปฏิทินทั้งปี import calendar # พิมพ์ปฏิทินปี 2024 print(calendar.calendar(2024)) # กำหนดความกว้างและระยะห่าง print(calendar.calend

การเปลี่ยน Data Type ของ Column ใน Pandas DataFrame เป็นงานประจำวันที่สำคัญสำหรับ Data Cleaning, Memory Optimization และการเตรียมข้อมูลสำหรับ Modeling สร้าง DataFrame ตัวอย่าง import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ DayNo: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], Name: [Sun, Mon, Tue, Wed

NumPy Array มี dtype (Data Type) ที่กำหนดขนาดและรูปแบบของข้อมูลในหน่วยความจำ การเปลี่ยน dtype สำคัญสำหรับ Memory Efficiency, Numerical Precision และ Compatibility กับ Libraries อื่นๆ ตรวจสอบ Data Type ปัจจุบัน: array.dtype import numpy as np # สร้าง Array a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255])

ฟังก์ชัน chr() เป็น Built-in Function ที่ แปลง Integer (Unicode Code Point) เป็น Character (String ความยาว 1) เป็นคู่ของ ord() ที่ทำตรงข้าม ไวยากรณ์ chr(i) # i = Integer (0 <= i <= 0x10FFFF = 1,114,111) ตัวอย่างพื้นฐาน # ASCII Characters print(chr(65)) # A print(chr(97)) # a print(chr(48))

การนับความถี่ขององค์ประกอบในลิสต์ (Frequency Counting) เป็น Operation พื้นฐานใน Data Analysis Python มีหลายวิธี ตั้งแต่ Manual ไปจนถึง Built-in Tools วิธีที่ 1: Dictionary แบบ Manual (เข้าใจ Logic) {value}) วิธีที่ 2: ใช้ dict.get() (สั้นกว่า) frequency = {} for item in items: frequency[item]

การแปลงระหว่าง Degrees (องศา) และ Radians (เรเดียน) เป็นพื้นฐานสำคัญในคณิตศาสตร์ วิศวกรรม ฟิสิกส์ และ Computer Graphics Python มีฟังก์ชันใน math และ numpy สำหรับการแปลงนี้ ความสัมพันธ์พื้นฐาน 180° = π ระดียน 1° = π/180 ≈ 0.0174533 ระดียน 1 ระดียน = 180/π ≈ 57.29578° โมดูล math (Standard Library)

exec() เป็น Built-in Function สำหรับ Execute Python Code Dynamically จาก String หรือ Code Object รองรับ Statements ทุกประเภท (Assignments, Loops, Functions, Classes, Imports) คืนค่า None ไวยากรณ์และพารามิเตอร์ exec(source, globals=None, locals=None) ParameterTypeDescription sourcestr / Code Obj

exec() เป็น Built-in Function ที่ Execute Python Code จาก String หรือ Code Object แตกต่างจาก eval() ที่ประเมิน Expression (คืนค่า) exec() รัน Statements (Assignment, Loops, Function Definitions, etc.) และคืนค่า None เสมอ ไวยากรณ์ exec(source, globals=None, locals=None) source: String หรือ Code Obj

Factorial (แฟกทอเรียล) ของจำนวนเต็มบวก n (เขียนว่า n!) คือ ผลคูณของจำนวนเต็มบวกทุกตัวตั้งแต่ 1 ถึง n โดยที่ 0! = 1 วิธีที่ 1: ใช้ For Loop (Iterative) def factorial_iterative(n): คำนวณ Factorial ด้วย Loop if n < 0: raise ValueError(Factorial ไม่ได้นิยามสำหรับจำนวนติดลบ) if n ==

ฟังก์ชัน filter() ใช้ กรอง (Filter) องค์ประกอบใน Sequence (List, Tuple, Set, Iterator) โดยใช้ Function ที่คืนค่า True/False คืนค่าเป็น Filter Object (Iterator) ที่ต้องแปลงเป็น List/Tuple เพื่อดูผลลัพธ์ ไวยากรณ์ filter(function, iterable) # function: ฟังก์ชันที่รับ 1 Argument คืนค่า Boolean # iterab

ฟังก์ชัน help() เป็น Built-in Function ที่ให้เข้าถึง Interactive Help System และเอกสาร (Docstrings) ของ Objects, Modules, Functions, Classes, Keywords ได้ภายใน Python Interpreter โดยไม่ต้องออกไปหาเว็บไซต์ ไวยากรณ์ help([object]) help(topic) # String topic โหมดการใช้งาน 1. Interactive Mode (ใน RE

เมธอด str.split() ใช้แยกสตริงเป็นลิสต์ของสตริงย่อย (Substrings) ตาม Delimiter ที่กำหนด เป็นหนึ่งในเมธอดที่ใช้บ่อยที่สุดในการประมวลผลข้อความ ไวยากรณ์ str.split(sep=None, maxsplit=-1) sep: Delimiter (ค่าเริ่มต้น = Whitespace ใดๆ: space, tab, newline) maxsplit: จำนวนครั้งสูงสุดที่แยก (-1 = ไม่จำกัด)

eval() เป็น Built-in Function ที่ Parse และ Execute สตริงเป็น Python Code ทำให้สามารถสร้าง Dynamic Code ได้ แต่มี Security Risk ร้ายแรง หากใช้กับ Input ที่ไม่ไว้ใจได้ ไวยากรณ์ eval(expression, globals=None, locals=None) expression: สตริงหรือ Code Object ที่จะประเมิน globals: Dictionary ของ Global

โมดูล itertools มีฟังก์ชัน permutations() สำหรับสร้าง Permutation (เรียงสับเปลี่ยน) ของลำดับข้อมูล เช่น สตริง, ลิสต์, ทูเพิล โดยคืนค่าเป็น Iterator ของ Tuples ไวยากรณ์ itertools.permutations(iterable, r=None) # r = ความยาวของ permutation (default = ความยาวเต็ม) ตัวอย่างพื้นฐาน: สตริง XYZ String p