<jupyter_start><jupyter_text>รู้จักกับ pandasauthor: <NAME> http://wesmckinney.com/  pandas ย่อมาจาก "panel data" longitudinal data เป็นการเก็บข้อมูลที่เราสนใจต่อเนื่องหลาย ๆ ช่วงเวลา เช่น * ยอดขายรถแยกตามยี่ห้อในแต่ละเดือน* ราคาหุ้นปิดรายวันของหุ้นแต่ละตัว<jupyter_code>import pandas as pd
%matplotlib inline<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>ยอดจดทะเบียนรถยนต์นั่งส่วนบุคคลไม่เกิน 7 คน ปี 2559http://apps.dlt.go.th/statistics_web/statistics.html<jupyter_code>df = pd.read_csv('https://github.com/prasertcbs/basic-dataset/raw/master/panel_data.csv')
df.head()
df[df.brand.str.contains('AUDI|BMW|BENZ')]
# df.sample(n=10)
df.info()
t = df.sum(numeric_only=True) # tip: set numeric_only=True
t
t = df.drop(['month'], axis=1).sum(numeric_only=True) # tip: set numeric_only=True
t
t.sort_values().plot(kind='barh');
df.drop(['month'], axis=1).groupby('brand').sum().nlargest(5, 'total')
df.drop(['month'], axis=1).groupby('brand').sum().nlargest(5, 'total') \
    .plot(kind='barh', subplots=True, layout=(2, 4), figsize=(12, 5), sharey=True);
df.groupby('brand').sum().nsmallest(10, 'total')
# df.to_excel('data/panel_data.xlsx', index=False)
import requests
from PIL import Image # pillow package (Python Image Library)
import io

r = requests.get('https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51cUNf8zukL._SX379_BO1,204,203,200_.jpg')
img = Image.open(io.BytesIO(r.content))
img<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.19493314567206194, 'fraction_numerical': 0.024630541871921183, 'mean_word_length': 7.723926380368098, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 10, '<?xml version=': 0, '>': 10, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '105233', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 700, 'n_tokens_neox': 693, 'n_words': 79, 'path': 'learn_jupyter/3_pandas_why.ipynb', 'repo_name': 'langsari/ftu-artificial-intelligence', 'size': '1427'}