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

np.mean(a)

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

np.sum(a)

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

df.describe()

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

df.groupby(by)

pivot_table ใน pandas ผมใช้สำหรับสร้างตารางสรุปข้อมูลแบบ PivotTable เหมือนใน Excel เลยครับ — กำหนดได้ว่าจะเอาคอลัมน์ไหนเป็น rows, columns และจะรวมค่าด้วยฟังก์ชันอะไร ทั้งหมดจบในคำสั่งเดียว

pd.pivot_table(data, values, index, columns, aggfunc)

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

s.value_counts()