Tag: IF

if, for, while ใน Python: วิธีใช้ conditional statements, control flow, และ loop control ใน Python พร้อมตัวอย่าง

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ code 3 ประเภท ที่จะช่วยให้ Python code สามารถตัดสินใจแทนเราได้:

Conditional statements: if, elif, else
Control flow statements: for, while
Loop control statements: continue, break, pass

ก่อนไปดูวิธีใช้ทั้ง 3 ประเภท เราจะไปทำความรู้จักกับ comparison และ logical statement ซึ่งเราจะใช้ร่วมกับ code 3 ประเภทนี้กัน

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

🧮 1. Comparison & Logical Operators

#️⃣ (1) Comparison Operators

Comparison operators เป็นเครื่องหมายใช้เปรียบเทียบข้อมูล:

Operator	Description
`==`	เท่ากับ
`!=`	ไม่เท่ากับ
`>`	มากกว่า
`>=`	มากกว่า/เท่ากับ
`<`	น้อยกว่า
`<=`	น้อยกว่า/เท่ากับ

โดย comparison operators จะให้ผลลัพธ์เป็น Boolean (True, False) กลับมา เช่น:

# True statement
10 > 5

ผลลัพธ์:

True

และ:

# False statement
10 < 5

ผลลัพธ์:

False

♟️ (2) Logical Operators

Logical operators เป็น keywords เชื่อมเงื่อนไข ช่วยให้เราประเมินหลายเงื่อนไขพร้อมกันได้:

Operator	Description
`and`	Logical AND
`or`	Logical OR
`not`	Logical NOT

โดยผลลัพธ์เป็นไปตาม truth table:

Condition 1	Operator	Condition 2	Result
`True`	`and`	`True`	`True`
`True`	`and`	`False`	`False`
`False`	`and`	`False`	`False`
`True`	`or`	`True`	`True`
`True`	`or`	`False`	`True`
`False`	`or`	`False`	`False`
–	`not`	`True`	`False`
–	`not`	`False`	`True`

ยกตัวอย่างเช่น:

# True and True
1 == 1 and 2 < 4

ผลลัพธ์:

True

🚦 2. Conditional Statements

Conditional statements ใช้กำหนดเงื่อนไขว่า code จะรันได้เมื่อไร และมีอยู่ 3 แบบ ได้แก่:

if: กำหนดเงื่อนไขแรก
elif: กำหนดเงื่อนไขเพิ่มเติม
else: รันเมื่อตรงกับเงื่อนไขอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ if และ elif

ยกตัวอย่างเช่น เราต้องการ print ข้อความแจ้งเตือนตามสภาพอากาศ:

# Weather today
weather = "snowy"

เราสามารถทำได้แบบนี้:

# Print when sunny
if weather == "sunny":
    print("It's a sunny day. Don't forget your sunscreen!")

# Print when rainy
elif weather == "rainy":
    print("It's raining. Remember to bring an umbrella!")

# Print when other conditions
else:
    print("Likely chilly. Wear a jacket!")

ผลลัพธ์:

Likely chilly. Wear a jacket!

อธิบาย code:

if block: ประเมินว่า weather เป็น "sunny" ไหม ถ้าใช่ จะ print "It's a sunny day. Don't forget your sunscreen!"
elif block: weather เป็น "rainy" ไหม ถ้าใช่ จะ print "It's raining. Remember to bring an umbrella!"
else block: ถ้า weather เป็นค่าอื่น ๆ (เช่น "snowy") จะ print "Likely chilly. Wear a jacket!"

เพราะ weather มีค่าตรงกับ else block เราจึงได้ผลลัพธ์เป็น "Likely chilly. Wear a jacket!"

🌊 3. Control Flow Statements

Control flow statements ใช้ควบคุมลำดับการทำงานของ code และมีอยู่ 2 แบบ ได้แก่:

for: รัน code ตามจำนวนข้อมูลที่มี
while: รัน code จนกว่าเงื่อนไขจะไม่เป็นจริง

📦 (1) for Loop

ตัวอย่าง for loop เช่น print ชื่อแขกในงาน:

# Guest list
guests = ["James Bond", "John Wick", "Jack Reacher", "Jason Bourne", "Jack Ryan"]

# Print guest names
for name in guests:
    
    # Print name
    print(name)

ผลลัพธ์:

James Bond
John Wick
Jack Reacher
Jason Bourne
Jack Ryan

อธิบาย code:

guest = ...: สร้าง list เก็บรายชื่อแขก
for ...: นำชื่อแขกใน list มา print จนกว่าจะครบทุกคน

🔁 (2) while Loop

ตัวอย่าง while loop เช่น นับเลข 1 ถึง 10:

# Starting number
number = 1

# Count to 10
while number <= 10:
    
    # Print number
    print(number)
    
    # Add 1 to number
    number += 1

ผลลัพธ์:

อธิบาย code:

number = 1: กำหนดเลขเริ่มต้น
while ...: print number และปรับ number ให้สูงขึ้น 1 ค่า ทำอย่างนี้วนไปจนกว่า number จะมากกว่า 10 (number <= 10 ไม่เป็นจริง)

🚄 4. Loop Control Statements

Loop control statements ใช้ควบคุมการทำงานของ control flow และมีอยู่ 3 แบบ ได้แก่:

continue: skip ไป item ถัดไป
break: หยุดการทำงานของ control flow
pass: placeholder สำหรับใส่ code ในอนาคต

ยกตัวอย่างเช่น เรามีรายการของที่ต้องซื้อ และแต่ละอย่างมี action ไม่เหมือนกัน:

# A shopping list program
shopping_list = ["milk", "bread", "chips", "apple", "toothpaste", "chocolate"]

# Loop through the list
for item in shopping_list:

    # Skip item if chip
    if item == "chips":
        print("Chips are unhealthy. Skipping ...")
        continue
    
    # Stop the loop if toothpaste
    if item == "toothpaste":
        print("Found toothpaste, done shopping early!")
        break
    
    # Do nothing if milk
    if item == "milk" or item == "bread":
        pass
    
    # Print item
    print("Putting", item, "into the cart.")

ผลลัพธ์:

Putting milk into the cart.
Putting bread into the cart.
Chips are unhealthy. Skipping ...
Putting apple into the cart.
Found toothpaste, done shopping early!

อธิบาย code:

shopping_list = ...: สร้าง list เก็บรายการซื้อของ
if item == "chips" block: ประเมินว่า item ใช่ "chip" ไหม ถ้าใช่ ให้ print "Chips are unhealthy. Skipping ..." และข้ามไป item ถัดไป (continue)
if item == "toothpaste" block: ประเมินว่า item ใช่ "toothpaste" ไหม ถ้าใช่ ให้ print "Found toothpaste, done shopping early!" และจบ loop ทันที (break)
if item == "milk" … block: ประเมินว่า item ใช่ "milk" หรือ "bread" ไหม ถ้าใช่ ไม่ต้องทำอะไร (pass)
print ...: print ว่า กำลังเอา item ใส่ตระกร้า

สังเกตว่า:

มีแค่ milk, bread, apple ที่ “กำลังใส่ตระกร้า” เพราะ milk และ bread อยู่ใน pass block และ apple ไม่ได้อยู่ใน block ไหนเลย
Chip ถูกข้ามไป เพราะอยู่ใน continue block
Toothpaste อยู่ใน break block และมาก่อน chocolate ทำให้เราไม่เห็น chocolate เพราะ toothpaste

💪 5. Summary

ในบทความนี้ เราได้ไปดูวิธีการเขียน code ใน Python เพื่อให้ code ตัดสินใจได้:

Comparison operators:

Operator	Description
`==`	เท่ากับ
`!=`	ไม่เท่ากับ
`>`	มากกว่า
`>=`	มากกว่า/เท่ากับ
`<`	น้อยกว่า
`<=`	น้อยกว่า/เท่ากับ

Logical operators:

Operator	Description
`and`	Logical AND
`or`	Logical OR
`not`	Logical NOT

Conditional statements:

Statement	Description
`if`	กำหนดเงื่อนไขแรก
`elif`	กำหนดเงื่อนไขเพิ่มเติม
`else`	ทำ action เมื่อเข้าเงื่อนไขอื่น ๆ

Control flow statements:

Statement	Description
`for`	วนจนครบทุก item
`while`	วนจนกว่าเงื่อนไขจะเป็น `False`

Loop control statements:

Statement	Description
`continue`	Skip
`break`	Stop
`pass`	Do nothing

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References

2025-09-11

R Control Flow: วิธีเขียน if, for, while ในภาษา R เพื่อการทำงานที่ง่ายขึ้น พร้อมตัวอย่าง

ในการเขียน code เรามักจะเจอกับงานที่เราต้องทำซ้ำ ๆ เช่น เปลี่ยนตัวเลขในช่วงที่กำหนด (เช่น 80 ถึง 100) ให้เป็นเกรด (เช่น A)

แทนที่เราจะเขียน code ใหม่ทุกครั้งที่เราเจอตัวเลข (เช่น 89, 82, 91) เราสามารถใช้ control flow เข้ามาช่วย automate งาน ลดเวลาและภาระงานของเราลงไปได้

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีเขียน control flow ในภาษา R กัน:

If-else:
- if
- else
- else if
Loops:
- for
- while
Loop control:
- next
- break

ถ้าพร้อมแล้ว มาเริ่มกันเลย

🕹️ If-Else

ในการเขียน if-else เรามี 3 syntax ที่ต้องทำความเข้าใจ:

if
else
else if

1️⃣ if

เราใช้ if เพื่อกำหนดเงื่อนไขในการทำงาน

เช่น ถ้าคะแนนมากกว่า 60 ให้ผ่าน:

if (score >= 60) {
	print("Pass")
}

ถ้าไม่ตรงกับเงื่อนไข R จะรัน code บรรทัดถัดไป

2️⃣ else

เราใช้ else เพื่อกำหนด action ที่ต้องทำเมื่อข้อมูลไม่เข้าเงื่อนไข

เช่น ถ้าน้อยกว่า 60 ให้ไม่ผ่าน:

if (score >= 60) {
	print("Pass")
} else {
	print("Fail")
}

ในครั้งนี้ R จะแสดงคำว่า “Pass” หรือ “Fail” ก่อนจะรัน code บรรทัดถัดไป

3️⃣ else if

ถ้าเรามีมากกว่า 2 เงื่อนไข ให้ใช้ else if เพื่อกำหนดเงื่อนไขเพิ่มเติม

เช่น ตัดเกรดตามช่วงคะแนน:

if (score >= 90) {
	print("A")
} else if (score >= 80) {
	print("B")
} else if (score >= 70) {
	print("C")
} else if (score >= 60) {
	print("D")
} else {
	print("F")
}

ใน code นี้ R จะรันแต่ละบรรทัด และถ้าข้อมูลที่มีตรงกับเงื่อนไข ก็จะทำตาม action ในบรรทัดนั้น

เช่น เรากำหนดให้:

score <- 71

R จะรัน else if จนถึงบรรทัดที่ 5 แล้วทำ action ที่อยู่ในบรรทัด 6:

🔁 Loops

Loops ใช้ในการทำ task ซ้ำเรื่อย ๆ ตามเงื่อนไขที่กำหนด

เราสามารถเขียน loop ได้ 2 แบบ คือ:

for
while

1️⃣ for

for ใช้สำหรับทำงานซ้ำ ๆ ที่เรารู้ว่าจะต้องทำกี่ครั้ง

เช่น เรามีรายชื่อเพื่อนที่เราอยากจะทักทาย:

friends <- c("John",
             "Sarah", 
             "Emma",
             "Mike")

เราสามารถใช้ for loop ช่วยได้แบบนี้:

for (friend in friends) {
  print(paste("Hello,", friend))
}

ผลลัพธ์:

2️⃣ while

เราใช้ while เมื่อต้องทำงานซ้ำ ๆ ที่เราไม่รู้ว่าจะต้องทำกี่ครั้ง

โดย while จะทำงานไปเรื่อย ๆ จนกว่าเงื่อนไขที่กำหนดจะไม่เป็นจริง

เช่น ทอยเต๋าเรื่อย ๆ จนกว่าจะได้เลข 6:

set.seed(42)

roll <- sample(1:6, 1)

while (roll != 6) {
  print(paste("Rolled:", roll, "Not yet..."))
  roll <- sample(1:6, 1)
}

print("You rolled a 6! Congratulations!")

อธิบาย code:

Code	Explain
`set.seed(42)`	ทำให้ code ให้ผลลัพธ์เหมือนกันทุกครั้ง
`sample(1:6, 1)`	สุ่ม 1 เลข ระหว่าง 1 ถึง 6
`while (roll != 6) {...}`	จนกว่า roll จะเท่ากับ 6 ให้ทำ action ใน `{...}`
`print("You rolled a 6! Congratulations!")`	ถ้าหลุดจาก while loop แล้ว ให้ print “You rolled a 6! Congratulations!”

ถ้ารัน code แล้ว เราจะได้ผลลัพธ์แบบนี้:

จะเห็นว่า while loop หยุดเมื่อ roll != 6 ไม่เป็นจริง (เมื่อ roll = 6)

🚸 Loop Control

ในการเขียน for และ while loops เรามี 2 statements ที่ช่วยกำกับ loops ได้ คือ:

next
break

1️⃣ next

next ใช้เพื่อข้ามข้อมูลที่เราไม่ต้องการให้เกิด action

เช่น เรามี list ของสี:

colours <- c("🟢", "🔴", "🔵", "🔴", "🟠", "🟢")

ซึ่งเราต้องการ print เฉพาะสีโทนเย็น (skip สีโทนร้อน เช่น 🔴, 🟠) เราสามารถใช้ next คู่กับ if และ for ได้แบบนี้:

for (colour in colours) {
  if (colour == "🔴" | colour == "🟠") next
  print(colour)  
}

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า code ของเราข้ามข้อมูลที่เป็นสีโทนร้อน และ print เฉพาะสีโทนเย็นออกมา

2️⃣ break

break ทำหน้าที่คล้าย next

แต่แทนที่จะข้ามข้อมูลไป break จะหยุดการทำงานของ loop และปล่อยให้ R รัน code บรรทัดหลังจาก loop ได้

เช่น เรามี while loop ที่นับเลขตั้งแต่ 10 ถึง 0:

time <- 10  # Start countdown

while (time > 0) {
  print(paste("Counting down:", time))
  time <- time - 1
}

ถ้าเราไม่ใส่ break, while loop ของเราจะนับเลขถึง 0:

แต่ถ้าเราใส่ break เข้าไป while loop จะหยุดนับ ณ ตัวเลขที่เรากำหนด:

time <- 10  # Start countdown

while (time > 0) {
  if (time == 4) {
    print("Countdown stopped.")
    break  # Stop the loop when time reaches 4
  }
  print(paste("Counting down:", time))
  time <- time - 1
}

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า break ทำให้ while loop หยุดทำงาน เมื่อนับถึง 4

💪 Summary

ในบทความนี้ เราเรียนรู้วิธีเขียน control flow ใน R กัน:

If-else:

Statement	Description
`if`	กำหนด 1 เงื่อนไข
`else`	ทำ action เมื่ออยู่นอกเงื่อนไข
`else if`	เพิ่มเงื่อนไข

Loops:

Statement	Description
`for`	repeat task เมื่อรู้ว่า action ที่ต้องทำจะเกิดขึ้นกี่ครั้ง
`while`	repeat task เมื่อไม่รู้ว่า action ที่ต้องทำจะเกิดขึ้นกี่ครั้ง

Loop control:

Statement	Description
`next`	Skip ข้อมูลใน loop
`break`	หยุด loop

🗒️ Practice Control Flow

แม้ว่าตัวอย่างในบทความนี้จะเป็นตัวอย่างง่าย ๆ แต่ control flow เป็นการเขียน code ที่มีประโยชน์มาก และสามารถใช้แก้ปัญหาทั้งเล็กและใหญ่ในโลกจริงได้ เช่น:

ส่ง update ข้อมูล PM2.5 รายวัน
เช็ก username และ password เพื่อยืนยันการเข้าสู่ระบบ
ทำระบบสั่งอาหารและจ่ายเงินออนไลน์
สร้างเกมเป่ายิ้งฉุบ
สร้างระบบกดเงิน ATM

และอีกมากมาย

สำหรับคนที่สนใจสามารถลองเขียน control flow เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ได้

ติดตั้ง R และ RStudio เพื่อใช้งาน R:

Install R: https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Install RStudio: https://posit.co/download/rstudio-desktop/
ใช้ RStudio แบบออนไลน์: https://posit.cloud/

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code ในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

Correlation
t-tests
ANOVA
Reliability
Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists

2025-02-06

Google Sheets Essentials: วิธีเขียน 7 กลุ่มสูตรสำคัญใน Google Sheets สำหรับงาน Data พร้อมตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลการเงิน

Google Sheets (หรือบางครั้งเรียกสั้น ๆ ว่า Sheets) เป็นเครื่องมือ spreadsheet ออนไลน์ สำหรับทำงานกับข้อมูลในรูปแบบตาราง (tabular data)

Google Sheets มีการทำงานเหมือนกับ Excel แต่มีจุดเด่น คือ:

ใช้งานฟรี
เข้าถึงจากที่ได้ก็ได้
ใช้ทำงานร่วมกับคนอื่นแบบ real-time ได้
รองรับข้อมูลจำนวนมากได้ (แม้อาจจะ lag บ้างก็ตาม)

ด้วยเหตุนี้ Google Sheets จึงได้รับความนิยมในกลุ่มคนทำงาน โดยเฉพะาะกับคนที่ใช้ Google Workspace ในการทำงาน

ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับ 7 กลุ่มสูตร Google Sheets ที่มักใช้ในการทำงาน data:

Filtering and sorting: กรองและจัดเรียงข้อมูล
Aggregating: สรุปข้อมูล
Searching: เรียกดูข้อมูล
Conditions: สร้างข้อมูลใหม่ด้วยเงื่อนไข
Working with dates: สูตรทำงานกับวันที่ (date)
Working with text: สูตรทำงานกับข้อความ (text)
Google: สูตรเฉพาะของ Google

ถ้าพร้อมแล้ว มาเริ่มกันเลย

💳 Dataset ตัวอย่าง: Financial Transactions Dataset

มาดู dataset ที่เราจะใช้เป็นตัวอย่างกัน: Financial Transactions Dataset

Financial Transactions Dataset เป็นข้อมูลสังเคราะห์ เลียนแบบข้อมูลทางธุรกรรมของสถาบันทางการเงิน

Dataset ประกอบด้วย 6 columns ได้แก่:

No.	Column	Description
1	`transaction_id`	รหัสการทำธุรกรรม
2	`date`	วันที่
3	`customer_id`	รหัสลูกค้า
4	`amount`	จำนวนเงิน
5	`type`	ประเภททางธุรกิจ เช่น credit, debit, transfer
6	`description`	คำอธิบายการทำธุรกรรม

สำหรับบทความนี้ เราจะใช้ข้อมูลแค่ 1,000 rows แรก เพื่อลดโหลดของ Google Sheets

โดยเราจะเก็บข้อมูลนี้ไว้ใน Sheet ชื่อ Data:

Note: สำหรับคนที่สนใจ สามารถดูตัวอย่างข้อมูลและสูตรได้ที่ Google Sheets

🏷️ Named Ranges

ก่อนไปดูการใช้งานสูตร Google Sheets เรามาทำความรู้จักกับ Named Ranges กันก่อน

Named Ranges เป็น function ใน Google Sheets ที่ใช้ตั้งชื่อ (ติด tag) ข้อมูล เพื่อให้ง่ายต่อการทำงาน

อย่างในกรณีของ Financial Transactions Dataset เราจะตั้งชื่อข้อมูลว่า transactions:

ข้อดีของการใช้ Named Ranges คือ:

เมื่อเราเรียกใช้สูตร เราสามารถใช้ชื่อที่เราตั้ง แทนช่วงข้อมูลได้เลย

เช่น:

แทนที่จะเขียนว่า A1:F1001 หรือ Data!A1:F1001 ทุกครั้ง
เราสามารถเขียน transactions แทนได้

วิธีใช้งาน:

1. เลือกชุดข้อมูลที่ต้องการ (ไม่รวม column headers)

2. ไปที่เมนู “Data” และ “Named Ranges”

3. ในแถบเมนูด้านขวามือ ตั้งชื่อชุดข้อมูล (เช่น transactions)

4. กด “Done” เพื่อบันทึก

🤔 Syntax Help

Google Sheets มีตัวช่วยในการเขียนสูตร

ทุกครั้งที่เราพิมพ์สูตร Google Sheets จะแสดงคู่มือการใช้งานขึ้นมา

เช่น:

เราสามารถเรียนวิธีการเขียนสูตรได้ จากเอกสารนี้ โดยไม่ต้องออกจาก Google Sheets เลย

🧑‍💼 Group #1 – Filtering & Sorting

เรามาเริ่มดูกลุ่มแรกของสูตร Google Sheets กัน

ในกลุ่มนี้ เราจะมาดู 2 สูตรสำหรับกรองและจัดเรียงข้อมูล:

FILTER()
SORT()

(1) FILTER()

Usage:

กรองข้อมูล

Syntax:

=FILTER(range, condition)

range คือ ชุดข้อมูลต้นทาง
condition คือ เงื่อนไขในการกรอง ซึ่งเราสามารถใส่ได้มากกว่า 1 เงื่อนไข

Example:

แสดงข้อมูลที่จำนวนเงินทางธุรกรรม มากกว่า 3,000:

=FILTER(transactions, Data!D2:D > 3000)

ผลลัพธ์:

เราจะได้ข้อมูลทั้งหมดที่มี amount มากกว่า 3,000 สังเกตได้จาก column D (highlight สีเขียว):

(2) SORT()

Usage:

เรียงลำดับข้อมูล

Syntax:

=SORT(range, sort_column, is_ascending)

range คือ ชุดข้อมูลต้นทาง
sort_column คือ column ที่ใช้ในการ sort
is_ascending คือ ระบุว่า จัดเรียงแบบ ascending (A-Z) หรือ descending (Z-A):
- เติม TRUE เพื่อ sort แบบ ascending
- เติม FALSE เพื่อ sort แบบ descending

Example:

เรียงข้อมูลตามจำนวนเงิน จากมากไปน้อย:

=SORT(transactions, 4, FALSE)

ผลลัพธ์:

เราจะได้ข้อมูลทั้งหมดโดยเรียงตาม amount จากมากไปน้อย (column D, highlight สีเขียว):

Note:

เราสามารถใช้ FILTER() คู่กับ SORT() ได้

เช่น แสดงข้อมูลที่มีจำนวนเงินมากกว่า 5,000 โดยเรียงจากน้อยไปมาก:

=SORT(FILTER(transactions, Data!D2:D > 3000), 4, TRUE)

ผลลัพธ์:

เราจะได้ข้อมูลที่ amount มากกว่า 3,000 จัดเรียงจากน้อยที่สุดไปมากที่สุด (column D, highlight สีเขียว):

🧑‍💼 Group #2 – Aggregating

ในกลุ่มนี้ที่ 2 เรามาดูสูตรในการสรุปข้อมูล (aggregate) ที่มักใช้กัน:

Formula	Description
`COUNTA()`	นับจำนวนข้อมูล
`SUM()`	หาผลรวม
`AVERAGE()`	หาค่าเฉลี่ย (mean)
`MEDIAN()`	หาค่ากลาง
`MODE()`	หา value ที่ซ้ำเยอะที่สุด
`MIN()`	หา value ที่น้อยที่สุด
`MAX()`	หา value ที่มากที่สุด
`QUARTILE()`	หา quantile
`STDEV()`	หา standard deviation (SD)
`VAR()`	หา variance

ตัวอย่าง:

หาค่าสถิติของจำนวนเงินทางธุรกรรมทั้งหมด:

Note:

เราจะเห็นว่า MODE() (row 9) แสดง error เนื่องจากไม่มีข้อมูลซ้ำมากกว่า 1 ครั้ง
เดี๋ยวเราจะดูวิธีจัดการค่า error ในกลุ่มที่ 7 กัน

🧑‍💼 Group #3 – Searching

ในกลุ่มที่ 3 เรามาดู 4 สูตรสำหรับค้นหาข้อมูลกัน:

VLOOKUP()
INDEX()
MATCH()
QUERY()

(1) VLOOKUP()

Usage:

VLOOKUP ย่อมาจาก:

Vertical Lookup

ใช้ดึงข้อมูลที่อยู่ row เดียวกับ search key (คำค้นหา)

Syntax:

=VLOOKUP(search_key, range, index)

search_key คือ value ที่เราใช้ค้นหา
range คือ ชุดข้อมูลที่เราต้องการเข้าไปดึงข้อมูลมา
index คือ column ใน range ที่เราต้องการไปดึงข้อมูลมา

Example:

สมมุติว่า เรามีรหัสการทำธุรกรรม 10 ตัว และเราอยากรู้ว่า:

แต่ละรหัสเป็นธุรกรรมประเภทไหน
มีจำนวนเงินเท่าไร

เราสามารถเขียนสูตรได้แบบนี้:

=ArrayFormula(VLOOKUP(A3:A12, transactions, 5))

เพื่อดึงข้อมูลประเภทธุรกรรมที่อยู่ใน column ที่ 5 จากรหัสการทำธุรกรรม

และ:

=ArrayFormula(VLOOKUP(A3:A12, transactions, 4))

เพื่อดึงข้อมูลจำนวนเงินที่อยู่ใน column ที่ 4 จากรหัสการทำธุรกรรม

ผลลัพธ์:

Note:

จากตัวอย่าง จะสังเกตเห็นว่า เราใช้ ArrayFormula ช่วยในการดึงข้อมูลทั้งชุดมาแสดง ด้วยการเขียนสูตรเพียงครั้งเดียว

การใช้ ArrayFormula มีข้อดี 2 อย่าง:

ประหยัดเวลาในการทำงาน
ช่วยในลดโหลดการทำงาน ทำให้ Google Sheets ทำงานได้เร็วขึ้น เนื่องจากลดการประมวลผลจากหลายสูตร เหลือสูตรเดียว

ทั้งนี้ เราสามารถเขียนสูตรให้ Google Sheets ทำงานเร็วขึ้นอีก ด้วยการดึงข้อมูลจาก 2 columns มาแสดงในสูตรเดียว:

=ArrayFormula(VLOOKUP(F3:F12, transactions, {5, 4}))

จะเห็นว่า เราใส่ {5, 4} แทน 5 หรือ 4 อย่างเดียว

ผลลัพธ์:

จะเห็นว่า ผลลัพธ์ของสูตรนี้เหมือนกับผลลัพธ์ของสูตรก่อนหน้า

(2) INDEX()

Usage:

แสดงข้อมูลจาก cell ที่ตรงกับ index ที่เรากำหนด

Syntax:

=INDEX(reference, row, column)

reference คือ ชุดข้อมูลที่เราต้องการเข้าไปดึงข้อมูล
row คือ เลข index ของ row
column คือ เลข index ของ column

Example:

เราต้องการแสดงข้อมูลที่อยู่ใน:

row ที่ 10 (transaction_id ที่ 10)
column ที่ 6 (description)

เราสามารถเขียนสูตรได้ดังนี้:

=INDEX(transactions, 10, 6)

ผลลัพธ์:

Google Sheets จะแสดงคำว่า “Old see watch no.” ขึ้นมา

(3) MATCH()

Usage:

ระบุตำแหน่งของ value ที่เราต้องการค้นหา

Syntax:

=MATCH(search_key, range, search_type)

search_key คือ value ที่เราใช้ค้นหา
range คือ ชุดข้อมูลที่เราต้องการเข้าไปดึงข้อมูลมา
search_type (optional) คือ กำหนดว่า เราต้องการค้นหาแบบตรงตัว หรือใกล้เคียง:
- 0 คือ ตรงตัว
- 1 คือ ใกล้เคียง

Example:

จากตัวอย่างของ INDEX() แทนที่จะดูว่า มีข้อมูลอะไรอยู่ใน row ที่ 10 และ column ที่ 6

เราถามคำถามกลับกัน คือ:

“Old see watch no.” อยู่ในตำแหน่งไหนของ column F

=MATCH("Old see watch no.", Data!F2:F, 0)

ผลลัพธ์:

Google Sheets จะแสดงเลข 10

ซึ่งหมายถึง “Old see watch no.” อยู่ในลำดับที่ 10 ของ column

Note:

เราสามารถใช้ INDEX() และ MATCH() เพื่อทำงานคล้ายกับ VLOOKUP() ได้

เช่น เราต้องการว่า จำนวนเงินของธุรกรรมที่เขียนว่า “Old see watch no.” มีจำนวนเท่าไร:

=INDEX(Data!D2:D, MATCH("Old see watch no.", Data!F2:F, 0))

ผลลัพธ์:

เราจะได้คำตอบที่ต้องการ: 1,008.62

(4) QUERY()

Usage:

QUERY() เป็นสูตรเพื่อดึงข้อมูลมาแสดงได้ในรูปแบบที่ต้องการ

Syntax:

=QUERY(data, query)

data คือ ชุดข้อมูลต้นทางที่เราต้องการดึงข้อมูลมา
query คือ การเขียนเงื่อนไขในการดึงข้อมูล ตาม syntax ของ SQL

Example #1:

เราต้องการดึงข้อมูลทั้งหมด จาก transactions มาแสดง:

=QUERY(transactions, "SELECT *")

ผลลัพธ์:

เราจะได้ข้อมูลทั้ง 1,000 rows และ 6 columns มาแสดง

Example #2:

เราสามารถตีกรอบข้อมูลลง โดย:

ระบุเฉพาะ column ที่ต้องการ
จำกัดจำนวน rows ที่ดึงมาแสดง

เช่น เลือกเฉพาะ รหัสลูกค้า และ จำนวนเงิน 10 ชุดแรกมาแสดง:

=QUERY(transactions, "SELECT C, D LIMIT 10")

ผลลัพธ์:

Example #3:

เราสามารถเขียน query เพื่อตอบโจทย์ที่ซับซ้อนขึ้นได้

เช่น แสดงรหัสลูกค้า 10 คนแรกที่มีจำนวนเงินทางธุรกรรมมากกว่า 5,000 ขึ้นไป พร้อมวันที่:

=QUERY(transactions, "SELECT C, D, B WHERE D >= 5000 ORDER BY D DESC LIMIT 10")

ผลลัพธ์:

Note: สำหรับใครที่สนใจวิธีเขียน query สามารถเรียนรู้เกี่ยวกับ SQL เบื้องต้นได้ที่ SQL Crash Course จาก DataRockie

🧑‍💼 Group #4 – Conditions

ในกลุ่มที่ 4 เรามาดู 4 สูตรสำหรับสร้างข้อมูลใหม่ตามเงื่อนไขกัน:

IF()
IFS()
IFERROR()

(1) IF()

Usage:

แสดงข้อมูลตามเงื่อนไขที่กำหนด (1 เงื่อนไข)

Syntax:

=IF(logical_expression, value_if_true, value_if_false)

logical_expression คือ เงื่อนไขที่เรากำหนด
value_if_true คือ สิ่งที่จะแสดง ถ้าข้อมูลตรงเงื่อนไข
value_if_false คือ สิ่งที่จะแสดง ถ้าข้อมูลไม่ตรงเงื่อนไข

Example #1:

ต้องการจัดกลุ่มจำนวนเงิน โดย:

กลุ่ม	จำนวนเงิน
Large	ตั้งแต่ 5,000 ขึ้นไป
Small	น้อยกว่า 5,000

=ArrayFormula(IF(A3:A>=5000, "Large", "Small"))

ผลลัพธ์:

Example #2:

เราสามารถเขียน IF() ซ้อนกันไปเรื่อย ๆ (nested IFs) เพื่อเพิ่มจำนวนเงื่อนไขได้

เช่น แบ่งจำนวนเงินเป็น 3 กลุ่ม แทน 2 กลุ่ม:

กลุ่ม	จำนวนเงิน
Large	ตั้งแต่ 5,000 ขึ้นไป
Mid	ตั้งแต่ 2,500 แต่น้อยกว่า 5,000
Small	น้อยกว่า 2,500

=ArrayFormula(IF(A3:A>=5000, "Large", IF(A3:A>=2500, "Mid", "Low")))

ผลลัพธ์:

(2) IFS

Usage:

แสดงข้อมูลตามเงื่อนไขที่กำหนด (มากกว่า 1 เงื่อนไข)
มีค่าในการใช้งานเท่ากับการเขียน IF() แบบซ้อนกัน
แต่มีข้อแตกต่างที่เขียนเงื่อนไขได้ง่ายกว่า

Example:

ต้องการแบ่งจำนวนเงินเป็น 3 กลุ่ม ดังนี้:

กลุ่ม	จำนวนเงิน
Large	ตั้งแต่ 5,000 ขึ้นไป
Mid	ตั้งแต่ 2,500 แต่น้อยกว่า 5,000
Small	น้อยกว่า 2,500

แทนที่จะเขียน IF() ซ้อน ๆ กัน เราสามารถใช้ IFS() ได้แบบนี้:

=ArrayFormula(IFS(A3:A>=5000, "Large", A3:A>=2500, "Mid", A3:A<2500, "Low"))

ผลลัพธ์:

จะสังเกตได้ว่า ผลลัพธ์ที่ได้เป็นอันเดียวกับ IF() ที่เขียนซ้อนกัน

(3) IFERROR()

Usage:

แสดงข้อมูลในกรณีที่สูตรเกิด error

Syntax:

=IFERROR(value, value_if_error)

value คือ สูตรที่เราใช้ทำงาน และอาจจะเกิด error ได้
value_if_error คือ ค่าที่จะแสดงในกรณีที่เกิด error

Example:

สมมุติเราใช้ IFS() เพื่อจัดกลุ่มจำนวนเงิน

แต่เราระบุแค่เงื่อนไขเดียว ทำให้ข้อมูลบางส่วนเกิด error เช่น:

เราระบุว่า จำนวนเงินตั้งแต่ 5,000 จัดอยู่ในกลุ่ม “Wealthy”
แต่เพราะเราไม่ได้กำหนดจำนวนที่น้อยกว่า 5,000 จะแสดงค่าอะไร

เราสามารถใช้ IFERROR() เพื่อแสดงค่าบางอย่างแทน ซึ่งจะช่วยให้ข้อมูลดูมีระเบียบขึ้นได้ เช่น “-”:

=ArrayFormula(IFERROR(IFS(A3:A>=5000, "Wealthy"), "-"))

ผลลัพธ์:

🧑‍💼 Group #5 – Working With Date

ในกลุ่มที่ 5 เรามาดู 3 สูตรที่ใช้ทำงานกับวันที่กัน:

TODAY()
DATEDIF()
NETWORKDAYS()

(1) TODAY()

Usage:

แสดงวันที่ของวันนี้

Example:

สมมุติว่า วันนี้เป็นที่ 10 ม.ค. 2025:

=TODAY()

ผลลัพธ์:

Google Sheets จะแสดง 01/10/2025

(2) DATEDIF()

Usage:

แสดงจำนวนวัน ระหว่าง 2 วันที่

Example:

หาจำนวนวัน ตั้งแต่วันที่ 1 ของปี 2025 จนถึง วันนี้:

=DATEDIF("01/01/2025", TODAY(), "D")

ผลลัพธ์:

Google Sheets จะแสดงจำนวนวันระหว่างวันนี้ และ วันที่ 1 ม.ค. 2025 เช่น 9

(3) NETWORKDAYS()

Usage:

แสดงจำนวนวันทำการ ระหว่าง 2 วันที่

Example:

หาจำนวนวันทำการ ตั้งแต่วันที่ 1 ของปี 2025 จนถึง วันนี้:

=NETWORKDAYS("01/01/2025", TODAY())

ผลลัพธ์:

Google Sheets จะแสดงจำนวนวันทำการระหว่างวันนี้ และ วันที่ 1 ม.ค. 2025 เช่น 8

🧑‍💼 Group #6 – Working With Text

ในกลุ่มที่ 6 เรามาดูสูตรที่ใช้ทำงานกับ text กัน:

Splitting text
1. SPLIT()
Joining text
1. &
2. TEXTJOIN()
Extracting text
1. LEFT()
2. RIGHT()
3. MID()
Regular expression
1. REGEXMATCH()
2. REGEXEXTRACT()

(1) Splitting Text

เราสามารถใช้ SPLIT() เพื่อแยก text ออกเป็นคำ ๆ ได้

Syntax:

=SPLIT(text, delimiter)

text คือ ข้อความที่เราต้องการจะแยก
delimiter คือ เครื่องหมายที่ใช้คั่นข้อความ เช่น:
- Comma (,)
- Dot (.)
- Semi-colon (;)
- Blank space
- Tab

Example:

แยก description ออกเป็นคำ ๆ (โดยใช้ blank space เป็น delimiter):

=ArrayFormula(SPLIT(F3:F, " "))

Note: เราใช้ ArrayFormula ช่วยให้สูตรใช้งานได้กับทั้ง range

ผลลัพธ์:

(2) Joining Text

สูตร:

การเชื่อม text เข้าด้วยกัน ทำได้ 2 วิธี:

Formula	Description
`&`	เชื่อม text อย่างง่าย หรือไม่มีรูปแบบตายตัว
`TEXTJOIN()`	เชื่อม text อย่างมีรูปแบบ เชื่อม text อย่างมีรูปแบบ (เช่น เชื่อมโดยมี , คั่น)

Example:

เราต้องการเชื่อมข้อมูลให้กลายเป็นประโยคว่า:

ลูกค้าใช้เงินจำนวนเท่าไร + ประเภทอะไร + ไปกับอะไร

=TEXTJOIN(" ", TRUE, A2&" spent "&B2, "("&C2&")", "on", "'"&D2&"'")

ผลลัพธ์:

จะเห็นว่า ในตัวอย่าง เราใช้ & และ TEXTJOIN() คู่กัน:

ใช้ & ที่เกิดขึ้นครั้งเดียว เช่น customer_id + “spent” + amount
ใช้ TEXTJOIN() เพื่อใส่ blank space ระหว่าง text แต่ละชุด

Note: เราต้องเขียน TEXTJOIN() ทีละ row เอง เพราะเราไม่สามารถใช้ ArrayFormula กับ TEXTJOIN() ได้

(3) Extracting Text

สูตร:

เราสามารถดึง text ออกมา ได้ด้วย 3 วิธี:

Formula	Description
`LEFT()`	ดึง text โดยนับจากทางซ้าย
`RIGHT()`	ดึง text โดยนับจากทางขวา
`MID()`	ดึง text โดยเริ่มจากตรงกลาง

Syntax:

สำหรับ LEFT() และ RIGHT() เขียนเหมือนกัน:

=LR(string, characters)

LR คือ เลือกสูตร LEFT หรือ RIGHT
string คือ text ต้นฉบับที่เราต้องการดึงข้อมูลออกมา
characters คือ จำนวนตัวอักษรที่ต้องการดึงออกมา โดยนับจากซ้ายหรือขวา ตามสูตรที่เลือก

ส่วน MID() มีการเขียนที่ต่างออกไป:

=MID(string, starts, characters)

string คือ text ต้นฉบับที่เราต้องการดึงข้อมูลออกมา
starts คือ ลำดับของตัวอักษรที่จะเริ่มดึง
characters คือ จำนวนตัวอักษรที่ต้องการดึงออกมา

Example:

ใช้ 3 สูตรแยก วัน เดือน ปี ออกจาก date:

Data	Formula
Day	`=ArrayFormula(LEFT(A3:A7, 2))`
Month	`=ArrayFormula(MID(A3:A7, 4, 2))`
Year	`=ArrayFormula(RIGHT(A3:A7, 4))`

ผลลัพธ์:

(3) Regular Expression

สูตร:

Google Sheets รองรับการใช้งาน regular expression หรือ การเขียนเพื่อจับคู่รูปแบบ text

โดย มี 2 สูตรหลักที่มักใช้งาน คือ:

Formula	Description
`REGEXMATCH()`	เช็กว่า ในชุดข้อมูลไหม มี text ที่ต้องการ
`REGEXEXTRACT()`	ดึง text ออกจากชุดข้อมูล

Syntax:

=regex(text, regular_expression)

regex คือ สูตร REGEXMATCH หรือ REGEXEXTRACT
text คือ ชุดข้อมูลที่เราต้องการเข้าไปค้นหา
regular_expression คือ รูปแบบ text ที่เราต้องการค้นหา

Example:

เราต้องการทำ 2 อย่าง:

เช็กว่า แต่ละ description มีคำว่า “she” ไหม (REGEXMATCH)
ดึงคำว่า “she” ออกจาก description (REGEXEXTRACT)

เราสามารถเขียนสูตรได้ดังนี้:

Problem	Formula
เช็กว่า แต่ละ `description` มีคำว่า “she” ไหม	`=ArrayFormula(REGEXMATCH(A2:A, "(?i)\\bshe\\b"))`
ดึงคำว่า “she” ออกจาก `description`	`=ArrayFormula(IFERROR(REGEXEXTRACT(A2:A, "(?i)\\bshe\\b"), "NA"))`

Note: สำหรับ REGEXEXTRACT() เราใช้ IFERROR() มาชวนแทนค่าในกรณีที่ข้อมูลต้นทางไม่มีคำว่า “she”

ผลลัพธ์:

จากผลลัพธ์ จะเห็นได้ว่า regular expression ที่เราใช้ จะทำให้สูตรของเราสามารถใช้ได้กับ “she” ที่เป็นพิมพ์เล็กและพิมพ์ใหญ่

Note: เราสามารถศึกษาการเขียน regular expression ทั้งหมดได้ที่ Syntax for Regular Expressions จาก Google

🧑‍💼 Group #7 – Google

ในกลุ่มสุดท้าย เรามาดู 2 สูตรเฉพาะของ Google กัน:

GOOGLEFINANCE()
GOOGLETRANSLATE()

(1) GOOGLEFINANCE()

Usage:

GOOGLEFINANCE() สามารถทำได้หลายอย่าง เช่น:

แสดงราคาหุ้น
แปลงสกุลเงิน
วิเคราะห์เงินปันผล

Syntax:

การเขียน GOOGLEFINANCE() แตกต่างกันไปในแต่ละการใช้งาน

เราสามารถศึกษาการเขียน GOOGLEFINANCE() ได้ที่ GOOGLEFINANCE จาก Google

(2) GOOGLETRANSLATE()

Usage:

แปลภาษา

Syntax:

=GOOGLETRANSLATE(text, source_lang, target_lang)

text คือ ข้อความที่เราต้องการแปลภาษา
source_lang คือ ภาษาของข้อความต้นทาง
target_lang คือ ภาษาของข้อความปลายทาง

Example:

เราสามารถใช้ทั้ง GOOGLEFINANCE() และ GOOGLETRANSLATE() เพื่อแปลข้อมูลจากอังกฤษเป็นไทยได้:

Formula	Description
`=ArrayFormula(A3:A12 * GOOGLEFINANCE("CURRENCY:USDTHB"))`	แปลงค่าเงินจากดอลล่าร์สหรัฐเป็นเงินบาท
`=GOOGLETRANSLATE(B3:B12, "en", "th")`	แปล text จากอังกฤษเป็นไทย

Note: ArrayFormula ไม่สามารถใช้คู่กับ GOOGLETRANSLATE() ได้

ผลลัพธ์:

💪 Recap

ในบทความนี้ เราทำความรู้จักกับ 7 กลุ่มสูตร Google Sheets สำหรับทำงานกับ data กัน:

กลุ่มที่ 1 – Filtering and sorting:

Formula	For
`FILTER()`	กรองข้อมูล
`SORT()`	จัดเรียงข้อมูล

กลุ่มที่ 2 – Aggregating:

Formula	Description
`COUNTA()`	นับข้อมูล
`SUM()`	หาผลรวม
`AVERAGE()`	หาค่าเฉลี่ย
`MEDIAN()`	หาค่ากลาง
`MODE()`	หา value ที่ซ้ำเยอะที่สุด
`MIN()`	หา value ที่น้อยที่สุด
`MAX()`	หา value ที่มากที่สุด
`QUARTILE()`	หา quantile
`STDEV()`	หา SD
`VAR()`	หา variance

กลุ่มที่ 3 – Searching:

Formula	For
`VLOOKUP()`	ดึงข้อมูลที่ตรงกับ index
`INDEX()`	ดึงข้อมูลที่ตรงกับ index
`MATCH()`	ระบุตัวแหน่งข้อมูล
`QUERY()`	ดึงข้อมูลตามเงื่อนไข

กลุ่มที่ 4 – Conditions:

Formula	For
`IF()`	สร้างข้อมูลใหม่ ตาม 1 เงื่อนไข
`IFS()`	สร้างข้อมูลใหม่ ตามมากกว่า 1 เงื่อนไข
`IFERROR()`	สร้างข้อมูลใหม่ ถ้าเกิด error

กลุ่มที่ 5 – Working with dates:

Formula	For
`TODAY()`	แสดงวันที่ของวันนี้
`DATEFID()`	แสดงจำนวนวันระหว่าง 2 วันที่
`NETWORKDAYS()`	แสดงจำนวนวันทำการระหว่าง 2 วันที่

กลุ่มที่ 6 – Working with text:

Formula	For
`SPLIT()`	แยก text
– `&` – `TEXTJOIN()`	เชื่อม text
– `LEFT()`– `RIGHT()`– `MID()`	ดึง text
– `REGEXMATCH()` – `REGEXEXTRACT()`	ทำงานกับ text โดยใช้ regular expression

กลุ่มที่ 7 – Google:

Formula	For
`GOOGLEFINANCE()`	แปลงสกุลเงิน
`GOOGLETRANSLATE()`	แปลภาษา

2025-01-16

Tag: IF

if, for, while ใน Python: วิธีใช้ conditional statements, control flow, และ loop control ใน Python พร้อมตัวอย่าง

🧮 1. Comparison & Logical Operators

#️⃣ (1) Comparison Operators

♟️ (2) Logical Operators

🚦 2. Conditional Statements

🌊 3. Control Flow Statements

📦 (1) for Loop

🔁 (2) while Loop

🚄 4. Loop Control Statements

💪 5. Summary

😺 GitHub

📃 References

Share this:

R Control Flow: วิธีเขียน if, for, while ในภาษา R เพื่อการทำงานที่ง่ายขึ้น พร้อมตัวอย่าง

🕹️ If-Else

1️⃣ if

2️⃣ else

3️⃣ else if

🔁 Loops

1️⃣ for

2️⃣ while

🚸 Loop Control

1️⃣ next

2️⃣ break

💪 Summary

🗒️ Practice Control Flow

😺 GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this:

Google Sheets Essentials: วิธีเขียน 7 กลุ่มสูตรสำคัญใน Google Sheets สำหรับงาน Data พร้อมตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลการเงิน

💳 Dataset ตัวอย่าง: Financial Transactions Dataset

🏷️ Named Ranges

🤔 Syntax Help

🧑‍💼 Group #1 – Filtering & Sorting

(1) FILTER()

(2) SORT()

🧑‍💼 Group #2 – Aggregating

🧑‍💼 Group #3 – Searching

(1) VLOOKUP()

(2) INDEX()

(3) MATCH()

(4) QUERY()

🧑‍💼 Group #4 – Conditions

(1) IF()

(2) IFS

(3) IFERROR()

🧑‍💼 Group #5 – Working With Date

(1) TODAY()

(2) DATEDIF()

(3) NETWORKDAYS()

🧑‍💼 Group #6 – Working With Text

(1) Splitting Text

(2) Joining Text

(3) Extracting Text

(3) Regular Expression

🧑‍💼 Group #7 – Google

(1) GOOGLEFINANCE()

(2) GOOGLETRANSLATE()

💪 Recap

Share this: