Python : Machine Learning [5]

เมื่อวานเรียนบทที่ 8 สอนเรื่อง Grouping Data
โดยใช้หลัก Split Apply Combine SAC งงส่ะ 

res=df.groupby("START*")["MILES*"].agg(["mean"]).head(20)
ทำ grouping ด้วย column START* แล้วนำค่า MILES* มาคำนวณค่าเฉลี่ย และให้แสดงผลเพียง 20 บรรทัด

res.reset_index(inplace=True)
res.columns=["START_CITY","AVG_DIST"]
กำหนดชื่อ column ใหม่ ให้เข้าใจง่ายขึ้น แต่ต้อง reset_index ก่อนนะ งงๆ เหมือนกัน

res=df.groupby(["START*","STOP*"])["MILES*"].agg(["mean","max","min"]).head(20)
เพิ่มการคำนวณหาค่า max min จาก column MILES*

res=df.groupby(["START*"]).agg({"MILES*":["mean"],"START_DATE*":["min","max"]}).head(20)
ถ้าเราต้องการคำนวณค่า คนละcolumnกัน ต้องใช้ datetype แบบ dictionary {} แล้วกำหนดเป็นคู่ๆไป

df["START_DATE*"]=pd.to_datetime(df["START_DATE*"],format="%m/%d/%Y %H:%M")
START_DATE* ต้องแปลงให้เป็น datetime ก่อน ถึงจะคำนวณได้ ถ้าทำแล้วเกิด ERROR ให้ดูข้อมูล Uber.csv ที่ให้มาว่ามีบรรทัดได้ที่รูปแบบไม่ถูกต้อง ??

ทดลองก็ประมาณรูปข้างล่างครับ




ข้างล่างแสดงการ convert datetime

Create Date : 20 สิงหาคม 2563 Last Update : 20 สิงหาคม 2563 21:30:22 น. Counter : 1121 Pageviews.		0 comments
Share Tweet

	แจกภาพปฏิทินประจำวัน ครั้งที่ 19 (15-21 ตุลาคม 2568) ทองกาญจนา (14 ต.ค. 2568 15:29:51 น.)		ลบข้อมูลจากคอมพิวเตอร์เก่าไม่ได้ ต้องทุบทิ้งดีกว่า newyorknurse (8 ต.ค. 2568 05:07:15 น.)
	แจกภาพปฏิทินประจำวัน ครั้งที่ 17 (1-7 ตุลาคม 2568) ทองกาญจนา (30 ก.ย. 2568 08:27:18 น.)		แจกภาพปฏิทินประจำวัน ครั้งที่ 15 (15-21 กันยายน 2568) ทองกาญจนา (14 ก.ย. 2568 08:31:08 น.)