np.arange ใน NumPy ผมใช้สำหรับสร้าง array ของเลขที่เรียงกันตามช่วงที่กำหนด คล้ายกับ range() ใน Python แต่ได้ผลออกมาเป็น ndarray ที่เอาไปคำนวณทางคณิตศาสตร์ต่อได้ทันที ใช้บ่อยมากตอนสร้างแกน x สำหรับกราฟหรือสร้างชุดตัวเลขทดสอบครับ

np.arange(stop)

np.mean ใน NumPy ผมใช้สำหรับคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของ array หรือของแต่ละแถว/คอลัมน์ใน matrix ได้ในคำสั่งเดียว เร็วกว่าเขียน sum/len เองหลายเท่า และยังรองรับข้อมูลหลายมิติได้ด้วยครับ

np.mean(a)

arr.reshape ใน NumPy ผมใช้สำหรับเปลี่ยนรูปร่าง (shape) ของ array โดยจำนวนสมาชิกทั้งหมดยังคงเดิม เช่น แปลง 1D array 12 ตัวให้กลายเป็น matrix 3×4 ได้ทันที โดยไม่ต้องสร้างข้อมูลใหม่ครับ

arr.reshape(newshape)

np.sum ใน NumPy ผมใช้สำหรับรวมค่าทุกตัวใน array หรือรวมตามแถว/คอลัมน์ใน matrix ได้ในคำสั่งเดียว เหมือนฟังก์ชัน SUM ใน Excel แต่ทำงานกับ array หลายมิติและเร็วกว่าการวน loop เองมากครับ

np.sum(a)

numpy.where ผมใช้เลือกค่าจาก array ตามเงื่อนไขที่กำหนดครับ ถ้าให้เทียบง่ายๆ มันคือ IF ใน Excel นั่นแหละ แต่เก่งกว่าตรงที่ทำงานกับข้อมูลทั้ง array พร้อมกันในทีเดียว แถมยังใส่อาร์กิวเมนต์เดียวเพื่อหา index ที่ตรงเงื่อนไขได้อีกด้วย

np.where(condition, x, y)

apply ใน pandas ผมใช้สำหรับรันฟังก์ชันกับแต่ละแถวหรือแต่ละคอลัมน์ใน DataFrame หรือรันกับแต่ละค่าใน Series ตอนที่ต้องการ logic ซับซ้อนที่ vectorized operations ทำไม่ได้ครับ

df.apply(func, axis)

astype ใน pandas ผมใช้สำหรับแปลงประเภทข้อมูล (dtype) ของคอลัมน์หรือ DataFrame เช่น จาก object เป็น int หรือ float เป็น str ทำให้คำนวณได้ถูกต้องและประหยัด memory มากขึ้นครับ

df.astype(dtype, errors)

pd.concat ผมใช้สำหรับนำ DataFrame หลายตัวมาเชื่อมต่อกัน จะต่อแนวตั้ง (กองแถว) หรือแนวนอน (เพิ่มคอลัมน์) ก็ได้ ถ้าใครเคยใช้ Power Query ใน Excel แล้ว Append Queries คือตัวเทียบเคียงที่ใกล้เคียงที่สุดครับ

pd.concat(objs, axis, join, ignore_index, keys)

df.describe() ใน pandas ผมใช้สำหรับดูสถิติพื้นฐานของข้อมูลในทุกคอลัมน์พร้อมกันในคำสั่งเดียว ทั้ง count, mean, std, min, max และ percentile ช่วยให้เข้าใจภาพรวมของชุดข้อมูลได้เร็วมากก่อนเริ่มวิเคราะห์จริงครับ

df.describe()

dropna ใน pandas ผมใช้สำหรับกำจัดแถวหรือคอลัมน์ที่มีค่า NaN ออกจาก DataFrame ครับ เหมาะมากสำหรับขั้นตอนทำความสะอาดข้อมูลก่อนวิเคราะห์ เพราะค่า NaN แฝงอยู่ในข้อมูลจริงแทบทุกชุด

df.dropna(axis, how, subset, inplace)

df.fillna() ใน pandas ผมใช้สำหรับเติมค่า NaN ที่หายไปใน DataFrame ด้วยค่าที่กำหนด เช่น 0, ค่าเฉลี่ย หรือค่าจากแถวก่อนหน้า เป็นขั้นตอนสำคัญในการทำความสะอาดข้อมูลก่อนวิเคราะห์หรือส่งเข้า model ครับ

df.fillna(value)

groupby ใน pandas ผมใช้สำหรับจัดกลุ่มข้อมูลใน DataFrame แล้วคำนวณค่าสรุปในแต่ละกลุ่ม เช่น หาผลรวม ค่าเฉลี่ย หรือค่าสถิติต่างๆ ตามหมวดหมู่ที่กำหนด ถ้าใครเคยใช้ PivotTable ใน Excel มาก่อน บอกเลยว่าตัวนี้คือเครื่องมือสายเดียวกันเลยครับ

df.groupby(by)

head ใน pandas ผมใช้สำหรับดูข้อมูลแถวแรกๆ ของ DataFrame เพื่อเช็กว่าโหลดข้อมูลมาถูกต้องหรือเปล่า คล้ายกับการ scroll ไปดูบนสุดของตาราง Excel เลยครับ

df.head(n)

iloc ใน pandas ผมใช้สำหรับเลือกแถวและคอลัมน์ด้วยตำแหน่งตัวเลข (0-based index) เหมือนการอ้างอิงเซลล์ใน Excel ด้วยเลขแถว-คอลัมน์ครับ ต่างจาก loc ตรงที่ iloc ไม่สนใจชื่อ index — ดูแค่ว่าอยู่ตำแหน่งที่เท่าไหร่เท่านั้น

df.iloc[row_indexer, col_indexer]

df.loc ใน pandas ผมใช้สำหรับเลือกข้อมูลจาก DataFrame โดยระบุ label ของแถวและคอลัมน์ ไม่ว่าจะเลือกแถวเดียว หลายแถว หรือกรองด้วยเงื่อนไข Boolean เหมือนการกด Ctrl+F ใน Excel แต่ทรงพลังกว่ามากครับ

df.loc[row_label] df.loc[row_label, col_label] df.loc[boolean_mask] df.loc[boolean_mask, [col1, col2]]

merge ใน pandas คือวิธีที่ผมใช้รวมสองตารางเข้าด้วยกันโดยจับคู่ตามคอลัมน์ที่กำหนด เหมือน VLOOKUP ใน Excel แต่ทรงพลังกว่ามากเพราะดึงได้ทุกคอลัมน์และรองรับ join หลายรูปแบบในคำสั่งเดียวครับ

pd.merge(left, right, on, how, left_on, right_on)

query ใน pandas ผมใช้กรองแถวใน DataFrame ด้วยข้อความเงื่อนไขที่อ่านง่ายเหมือนพูดภาษาคน แทนที่จะเขียน boolean mask ยาวๆ ให้ตาลาย เหมาะมากกับเงื่อนไขซับซ้อนหลายข้อที่อยากให้โค้ดสั้นและอ่านรู้เรื่องครับ

df.query(expr)

read_csv ใน pandas ผมใช้สำหรับโหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV หรือ text ที่มีตัวคั่นเข้ามาเป็น DataFrame พร้อมใช้งาน ถ้าใครเคยเปิดไฟล์ CSV ใน Excel แล้วได้ตารางให้แก้งานต่อ read_csv ก็คือสิ่งเดียวกันเลยครับแต่สำหรับ Python

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep, usecols, nrows, dtype)

df.sort_values() ใน pandas ผมใช้สำหรับเรียงลำดับแถวใน DataFrame ตามค่าของคอลัมน์ที่กำหนด เรียงจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อยก็ได้ และยังเรียงตามหลายคอลัมน์พร้อมกันได้ด้วยครับ

df.sort_values(by)

Series.value_counts() ใน pandas ผมใช้สำหรับนับว่าแต่ละค่าใน column ปรากฏกี่ครั้ง ได้ผลเรียงจากมากไปน้อยอัตโนมัติ ใช้ดูการกระจายของข้อมูลหรือหาค่าที่พบบ่อยสุดได้เร็วมากครับ

s.value_counts()