Data-Science-For-Beginners/translations/th/2-Working-With-Data/08-data-preparation

การทำงานกับข้อมูล: การเตรียมข้อมูล

การเตรียมข้อมูล - สเก็ตโน้ตโดย @nitya

แบบทดสอบก่อนเรียน

ขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของข้อมูล ข้อมูลดิบอาจมีความไม่สอดคล้องกันที่ทำให้เกิดความท้าทายในการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลอง กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข้อมูลนี้สามารถจัดประเภทเป็น "ข้อมูลสกปรก" และจำเป็นต้องทำความสะอาด บทเรียนนี้มุ่งเน้นไปที่เทคนิคในการทำความสะอาดและแปลงข้อมูลเพื่อจัดการกับปัญหาข้อมูลที่ขาดหาย ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ หัวข้อที่ครอบคลุมในบทเรียนนี้จะใช้ Python และไลบรารี Pandas และจะ แสดงในโน้ตบุ๊ก ในไดเรกทอรีนี้

ความสำคัญของการทำความสะอาดข้อมูล

• ความง่ายในการใช้งานและการนำกลับมาใช้ใหม่: เมื่อข้อมูลถูกจัดระเบียบและปรับให้เป็นมาตรฐานอย่างเหมาะสม จะง่ายต่อการค้นหา ใช้งาน และแบ่งปันกับผู้อื่น

• ความสอดคล้อง: วิทยาศาสตร์ข้อมูลมักต้องทำงานกับชุดข้อมูลมากกว่าหนึ่งชุด ซึ่งชุดข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ จำเป็นต้องรวมเข้าด้วยกัน การทำให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลแต่ละชุดมีมาตรฐานร่วมกันจะช่วยให้ข้อมูลยังคงมีประโยชน์เมื่อรวมกันเป็นชุดข้อมูลเดียว

• ความแม่นยำของแบบจำลอง: ข้อมูลที่ได้รับการทำความสะอาดช่วยเพิ่มความแม่นยำของแบบจำลองที่อาศัยข้อมูลนั้น

เป้าหมายและกลยุทธ์ทั่วไปในการทำความสะอาดข้อมูล

• การสำรวจชุดข้อมูล: การสำรวจข้อมูล ซึ่งจะครอบคลุมใน บทเรียนถัดไป สามารถช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลที่ต้องทำความสะอาด การสังเกตค่าภายในชุดข้อมูลด้วยสายตาสามารถตั้งความคาดหวังว่าข้อมูลที่เหลือจะมีลักษณะอย่างไร หรือให้แนวคิดเกี่ยวกับปัญหาที่สามารถแก้ไขได้ การสำรวจสามารถเกี่ยวข้องกับการสอบถามพื้นฐาน การสร้างภาพ และการสุ่มตัวอย่าง

• การจัดรูปแบบ: ขึ้นอยู่กับแหล่งที่มา ข้อมูลอาจมีความไม่สอดคล้องกันในวิธีการนำเสนอ ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการค้นหาและแสดงค่า โดยที่ค่าเหล่านั้นปรากฏในชุดข้อมูลแต่ไม่ได้แสดงอย่างเหมาะสมในภาพหรือผลลัพธ์การสอบถาม ปัญหาการจัดรูปแบบทั่วไปเกี่ยวข้องกับการแก้ไขช่องว่าง วันที่ และประเภทข้อมูล การแก้ไขปัญหาการจัดรูปแบบมักขึ้นอยู่กับผู้ที่ใช้ข้อมูล ตัวอย่างเช่น มาตรฐานเกี่ยวกับวิธีการนำเสนอวันที่และตัวเลขอาจแตกต่างกันไปตามประเทศ

• การซ้ำซ้อน: ข้อมูลที่มีการเกิดซ้ำมากกว่าหนึ่งครั้งสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและมักจะต้องถูกลบออก สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้บ่อยเมื่อรวมชุดข้อมูลสองชุดหรือมากกว่านั้นเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม มีกรณีที่การซ้ำซ้อนในชุดข้อมูลที่รวมกันมีส่วนที่สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมและอาจจำเป็นต้องเก็บรักษาไว้

• ข้อมูลที่ขาดหาย: ข้อมูลที่ขาดหายสามารถทำให้เกิดความไม่ถูกต้อง รวมถึงผลลัพธ์ที่อ่อนแอหรือมีอคติ บางครั้งสิ่งเหล่านี้สามารถแก้ไขได้โดยการ "โหลดใหม่" ข้อมูล เติมค่าที่ขาดหายด้วยการคำนวณและโค้ด เช่น Python หรือเพียงแค่ลบค่าที่ขาดหายและข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เหตุผลที่ข้อมูลอาจขาดหายมีมากมาย และการดำเนินการที่ทำเพื่อแก้ไขค่าที่ขาดหายอาจขึ้นอยู่กับวิธีและเหตุผลที่ข้อมูลนั้นขาดหายไป

การสำรวจข้อมูลใน DataFrame

เป้าหมายการเรียนรู้: เมื่อจบส่วนย่อยนี้ คุณควรจะสามารถค้นหาข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บใน pandas DataFrames ได้อย่างสะดวก

เมื่อคุณโหลดข้อมูลเข้าสู่ pandas ข้อมูลนั้นมักจะอยู่ในรูปแบบ DataFrame (ดู บทเรียนก่อนหน้า เพื่อภาพรวมโดยละเอียด) อย่างไรก็ตาม หากชุดข้อมูลใน DataFrame ของคุณมี 60,000 แถวและ 400 คอลัมน์ คุณจะเริ่มต้นทำความเข้าใจข้อมูลที่คุณกำลังทำงานด้วยได้อย่างไร? โชคดีที่ pandas มีเครื่องมือที่สะดวกในการดูข้อมูลโดยรวมเกี่ยวกับ DataFrame รวมถึงแถวแรกและแถวสุดท้าย

เพื่อสำรวจฟังก์ชันนี้ เราจะนำเข้าไลบรารี Python scikit-learn และใช้ชุดข้อมูลที่เป็นที่รู้จัก: ชุดข้อมูล Iris

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])

	sepal length (cm)	sepal width (cm)	petal length (cm)	petal width (cm)
0	5.1	3.5	1.4	0.2
1	4.9	3.0	1.4	0.2
2	4.7	3.2	1.3	0.2
3	4.6	3.1	1.5	0.2
4	5.0	3.6	1.4	0.2

• DataFrame.info: เริ่มต้นด้วยการใช้เมธอด info() เพื่อพิมพ์สรุปเนื้อหาที่อยู่ใน DataFrame ลองดูชุดข้อมูลนี้เพื่อดูว่าเรามีอะไรบ้าง:

iris_df.info()

RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 4 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   sepal length (cm)  150 non-null    float64
 1   sepal width (cm)   150 non-null    float64
 2   petal length (cm)  150 non-null    float64
 3   petal width (cm)   150 non-null    float64
dtypes: float64(4)
memory usage: 4.8 KB

จากนี้ เรารู้ว่าชุดข้อมูล Iris มี 150 รายการในสี่คอลัมน์โดยไม่มีรายการที่เป็น null ข้อมูลทั้งหมดถูกเก็บเป็นตัวเลขทศนิยมแบบ 64 บิต

• DataFrame.head(): ถัดไป เพื่อดูเนื้อหาจริงของ DataFrame เราใช้เมธอด head() ลองดูแถวแรก ๆ ของ iris_df:

iris_df.head()

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
0                5.1               3.5                1.4               0.2
1                4.9               3.0                1.4               0.2
2                4.7               3.2                1.3               0.2
3                4.6               3.1                1.5               0.2
4                5.0               3.6                1.4               0.2

• DataFrame.tail(): ในทางกลับกัน เพื่อดูแถวสุดท้ายของ DataFrame เราใช้เมธอด tail():

iris_df.tail()

     sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
145                6.7               3.0                5.2               2.3
146                6.3               2.5                5.0               1.9
147                6.5               3.0                5.2               2.0
148                6.2               3.4                5.4               2.3
149                5.9               3.0                5.1               1.8

ข้อสรุป: เพียงแค่ดูเมตาดาต้าเกี่ยวกับข้อมูลใน DataFrame หรือค่าตัวอย่างแรกและสุดท้าย คุณสามารถเข้าใจขนาด รูปร่าง และเนื้อหาของข้อมูลที่คุณกำลังทำงานด้วยได้ทันที

การจัดการข้อมูลที่ขาดหาย

เป้าหมายการเรียนรู้: เมื่อจบส่วนย่อยนี้ คุณควรจะรู้วิธีแทนที่หรือลบค่าที่เป็น null ออกจาก DataFrames

ส่วนใหญ่แล้วชุดข้อมูลที่คุณต้องการใช้ (หรือจำเป็นต้องใช้) มีค่าที่ขาดหายอยู่ในนั้น วิธีการจัดการข้อมูลที่ขาดหายมีการแลกเปลี่ยนที่ละเอียดอ่อนซึ่งสามารถส่งผลต่อการวิเคราะห์ขั้นสุดท้ายและผลลัพธ์ในโลกจริง

Pandas จัดการค่าที่ขาดหายด้วยสองวิธี วิธีแรกที่คุณเคยเห็นในส่วนก่อนหน้า: NaN หรือ Not a Number นี่เป็นค่าพิเศษที่เป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนด IEEE floating-point และใช้เพื่อระบุค่าที่ขาดหายสำหรับตัวเลขทศนิยมเท่านั้น

สำหรับค่าที่ขาดหายที่ไม่ใช่ตัวเลขทศนิยม Pandas ใช้ Python None object แม้ว่ามันอาจดูสับสนที่คุณจะพบค่าที่แตกต่างกันสองแบบที่บอกสิ่งเดียวกัน แต่มีเหตุผลทางโปรแกรมที่ดีสำหรับการออกแบบนี้ และในทางปฏิบัติ การเลือกเส้นทางนี้ช่วยให้ Pandas มอบการประนีประนอมที่ดีสำหรับกรณีส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม ทั้ง None และ NaN มีข้อจำกัดที่คุณต้องระวังเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NaN และ None จาก โน้ตบุ๊ก!

• การตรวจจับค่าที่เป็น null: ใน pandas เมธอด isnull() และ notnull() เป็นเมธอดหลักของคุณในการตรวจจับข้อมูลที่เป็น null ทั้งสองเมธอดจะคืนค่ามาสก์ Boolean บนข้อมูลของคุณ เราจะใช้ numpy สำหรับค่าที่เป็น NaN:

import numpy as np

example1 = pd.Series([0, np.nan, '', None])
example1.isnull()

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

ดูผลลัพธ์อย่างใกล้ชิด มีอะไรที่ทำให้คุณประหลาดใจหรือไม่? แม้ว่า 0 จะเป็น null ทางคณิตศาสตร์ แต่ก็ยังคงเป็นจำนวนเต็มที่ดีและ Pandas ถือว่าเป็นเช่นนั้น '' มีความละเอียดอ่อนเล็กน้อย แม้ว่าเราใช้มันในส่วนที่ 1 เพื่อแสดงถึงค่าข้อความว่างเปล่า แต่ก็ยังคงเป็นออบเจ็กต์ข้อความและไม่ใช่การแสดงค่าที่เป็น null ตามที่ Pandas เข้าใจ

ตอนนี้ ลองพลิกกลับและใช้เมธอดเหล่านี้ในลักษณะที่คล้ายกับที่คุณจะใช้ในทางปฏิบัติ คุณสามารถใช้มาสก์ Boolean โดยตรงเป็นดัชนี Series หรือ DataFrame ซึ่งมีประโยชน์เมื่อพยายามทำงานกับค่าที่ขาดหาย (หรือค่าที่มีอยู่) โดยเฉพาะ

ข้อสรุป: ทั้งเมธอด isnull() และ notnull() ให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันเมื่อคุณใช้ใน DataFrames: พวกมันแสดงผลลัพธ์และดัชนีของผลลัพธ์เหล่านั้น ซึ่งจะช่วยคุณอย่างมากเมื่อคุณต้องจัดการกับข้อมูลของคุณ

• การลบค่าที่เป็น null: นอกเหนือจากการระบุค่าที่ขาดหาย Pandas มีวิธีที่สะดวกในการลบค่าที่เป็น null ออกจาก Series และ DataFrames (โดยเฉพาะในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มักจะแนะนำให้ลบค่าที่ขาดหาย [NA] ออกจากการวิเคราะห์ของคุณมากกว่าจัดการกับมันในวิธีอื่น ๆ) เพื่อดูสิ่งนี้ในทางปฏิบัติ ลองกลับไปที่ example1:

example1 = example1.dropna()
example1

0    0
2     
dtype: object

สังเกตว่าสิ่งนี้ควรดูเหมือนผลลัพธ์ของคุณจาก example3[example3.notnull()] ความแตกต่างที่นี่คือ แทนที่จะเพียงแค่จัดทำดัชนีบนค่าที่เป็นมาสก์ dropna ได้ลบค่าที่ขาดหายเหล่านั้นออกจาก Series example1

เนื่องจาก DataFrames มีสองมิติ จึงมีตัวเลือกเพิ่มเติมสำหรับการลบข้อมูล

example2 = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 7], 
                         [2,      5,      8], 
                         [np.nan, 6,      9]])
example2

	0	1	2
0	1.0	NaN	7
1	2.0	5.0	8
2	NaN	6.0	9

(คุณสังเกตไหมว่า Pandas ได้เปลี่ยนสองคอลัมน์เป็นตัวเลขทศนิยมเพื่อรองรับ NaNs?)

คุณไม่สามารถลบค่าหนึ่งค่าออกจาก DataFrame ได้ ดังนั้นคุณต้องลบทั้งแถวหรือคอลัมน์ ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณกำลังทำ คุณอาจต้องการทำอย่างใดอย่างหนึ่ง และ Pandas ให้ตัวเลือกสำหรับทั้งสองอย่าง เนื่องจากในวิทยาศาสตร์ข้อมูล คอลัมน์มักแสดงตัวแปรและแถวแสดงการสังเกต คุณมีแนวโน้มที่จะลบแถวของข้อมูลมากกว่า การตั้งค่าเริ่มต้นสำหรับ dropna() คือการลบแถวทั้งหมดที่มีค่าที่เป็น null:

example2.dropna()

	0	1	2
1	2.0	5.0	8

หากจำเป็น คุณสามารถลบค่าที่เป็น NA ออกจากคอลัมน์ได้ ใช้ axis=1 เพื่อทำเช่นนั้น:

example2.dropna(axis='columns')

	2
0	7
1	8
2	9

สังเกตว่าสิ่งนี้สามารถลบข้อมูลจำนวนมากที่คุณอาจต้องการเก็บไว้ โดยเฉพาะในชุดข้อมูลขนาดเล็ก หากคุณต้องการลบเฉพาะแถวหรือคอลัมน์ที่มีค่าที่เป็น null หลายค่าหรือแม้แต่ทั้งหมด คุณสามารถระบุการตั้งค่าเหล่านั้นใน dropna ด้วยพารามิเตอร์ how และ thresh

โดยค่าเริ่มต้น how='any' (หากคุณต้องการตรวจสอบด้วยตัวเองหรือดูว่ามีพารามิเตอร์อื่น ๆ ในเมธอดนี้หรือไม่ ให้รัน example4.dropna? ในเซลล์โค้ด) คุณสามารถระบุ how='all' เพื่อให้ลบเฉพาะแถวหรือคอลัมน์ที่มีค่าที่เป็น null ทั้งหมด ลองขยาย DataFrame ตัวอย่างของเราเพื่อดูสิ่งนี้ในทางปฏิบัติ

example2[3] = np.nan
example2

	0	1	2	3
0	1.0	NaN	7	NaN
1	2.0	5.0	8	NaN
2	NaN	6.0	9	NaN

พารามิเตอร์ thresh ให้การควบคุมที่ละเอียดกว่า: คุณตั้งค่าจำนวน ค่าที่ไม่เป็น null ที่แถวหรือคอลัมน์ต้องมีเพื่อให้ถูกเก็บไว้:

example2.dropna(axis='rows', thresh=3)

	0	1	2	3
1	2.0	5.0	8	NaN

ที่นี่ แถวแรกและแถวสุดท้ายถูกลบออก เนื่องจากมีเพียงสองค่าที่ไม่เป็น null

• การเติมค่าที่เป็น null: ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลของคุณ บางครั้งอาจสมเหตุสมผลกว่าที่จะเติมค่าที่เป็น null ด้วยค่าที่ถูกต้องแทนที่จะลบออก คุณสามารถใช้ isnull เพื่อทำสิ่งนี้ในที่เดียว แต่สิ่งนี้อาจใช้แรงงานมาก โดยเฉพาะถ้าคุณมีค่าที่ต้องเติมจำนวนมาก เนื่องจากนี่เป็นงานทั่วไปในวิทยาศาสตร์ข้อมูล Pandas มี fillna ซึ่งคืนสำเนาของ Series หรือ DataFrame พร้อมค่าที่ขาดหายถูกแทนที่ด้วยค่าที่คุณเลือก ลองสร้าง Series ตัวอย่างอีกตัวเพื่อดูว่าสิ่งนี้ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ

example3 = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'))
example3

a    1.0
b    NaN
c    2.0
d    NaN
e    3.0
dtype: float64

คุณสามารถเติมค่าที่เป็น null ทั้งหมดด้วยค่าหนึ่ง เช่น 0:

example3.fillna(0)

a    1.0
b    0.0
c    2.0
d    0.0
e    3.0
dtype: float64

คุณสามารถ เติมค่าล่วงหน้า ค่าที่เป็น null ซึ่งหมายถึงการใช้ค่าที่ถูกต้องล่าสุดเพื่อเติมค่าที่เป็น null:

example3.fillna(method='ffill')

a    1.0
b    1.0
c    2.0
d    2.0
e    3.0
dtype: float64

คุณยังสามารถ เติมค่าถอยหลัง เพื่อใช้ค่าที่ถูกต้องถัดไปเติมค่าที่เป็น null:

example3.fillna(method='bfill')

a    1.0
b    2.0
c    2.0
d    3.0
e    3.0
dtype: float64

ตามที่คุณอาจเดาได้ สิ่งนี้ทำงานเหมือนกันกับ DataFrames แต่คุณยังสามารถระบุ axis ที่จะเติมค่าที่เป็น null ได้ โดยใช้ example2 ที่เคยใช้ก่อนหน้านี้อีกครั้ง:

example2.fillna(method='ffill', axis=1)

	0	1	2	3
0	1.0	1.0	7.0	7.0
1	2.0	5.0	8.0	8.0
2	NaN	6.0	9.0	9.0

สังเกตว่าเมื่อไม่มีค่าก่อนหน้าสำหรับการเติมค่าล่วงหน้า ค่าที่เป็น null จะยังคงอยู่

ข้อคิดสำคัญ: มีหลายวิธีในการจัดการกับค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลของคุณ กลยุทธ์ที่คุณเลือกใช้ (การลบออก, การแทนที่, หรือแม้แต่การเลือกวิธีการแทนที่) ควรขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของข้อมูลนั้นๆ คุณจะพัฒนาความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการจัดการค่าที่ขาดหายไปเมื่อคุณมีประสบการณ์ในการทำงานและปฏิสัมพันธ์กับชุดข้อมูลมากขึ้น

การลบข้อมูลซ้ำ

เป้าหมายการเรียนรู้: เมื่อจบหัวข้อนี้ คุณควรสามารถระบุและลบค่าที่ซ้ำกันจาก DataFrames ได้อย่างมั่นใจ

นอกจากข้อมูลที่หายไปแล้ว คุณมักจะพบข้อมูลที่ซ้ำกันในชุดข้อมูลจริง โชคดีที่ pandas มีวิธีที่ง่ายในการตรวจจับและลบรายการที่ซ้ำกัน

• การระบุข้อมูลซ้ำ: duplicated: คุณสามารถตรวจสอบค่าที่ซ้ำกันได้ง่าย ๆ ด้วยเมธอด duplicated ใน pandas ซึ่งจะคืนค่าหน้ากาก Boolean ที่ระบุว่ารายการใน DataFrame เป็นข้อมูลซ้ำของรายการก่อนหน้าหรือไม่ ลองสร้างตัวอย่าง DataFrame อีกตัวเพื่อดูการทำงานนี้

example4 = pd.DataFrame({'letters': ['A','B'] * 2 + ['B'],
                         'numbers': [1, 2, 1, 3, 3]})
example4

	letters	numbers
0	A	1
1	B	2
2	A	1
3	B	3
4	B	3

example4.duplicated()

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

• การลบข้อมูลซ้ำ: drop_duplicates: คืนสำเนาของข้อมูลที่ค่าทั้งหมดใน duplicated เป็น False:

example4.drop_duplicates()

	letters	numbers
0	A	1
1	B	2
3	B	3

ทั้ง duplicated และ drop_duplicates จะพิจารณาทุกคอลัมน์โดยค่าเริ่มต้น แต่คุณสามารถระบุให้ตรวจสอบเฉพาะบางคอลัมน์ใน DataFrame ของคุณได้:

example4.drop_duplicates(['letters'])

letters	numbers
0	A	1
1	B	2

ข้อคิดสำคัญ: การลบข้อมูลซ้ำเป็นส่วนสำคัญของเกือบทุกโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลที่ซ้ำกันสามารถเปลี่ยนผลลัพธ์ของการวิเคราะห์และทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง!

🚀 ความท้าทาย

เนื้อหาทั้งหมดที่กล่าวถึงมีให้ใน Jupyter Notebook นอกจากนี้ยังมีแบบฝึกหัดหลังแต่ละส่วน ลองทำดูนะ!

แบบทดสอบหลังการบรรยาย

ทบทวนและศึกษาด้วยตัวเอง

มีหลายวิธีในการค้นหาและเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับการวิเคราะห์และการสร้างโมเดล และการทำความสะอาดข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่ต้องลงมือทำ ลองทำความท้าทายเหล่านี้จาก Kaggle เพื่อสำรวจเทคนิคที่บทเรียนนี้ไม่ได้กล่าวถึง

• Data Cleaning Challenge: Parsing Dates

• Data Cleaning Challenge: Scale and Normalize Data

งานที่ได้รับมอบหมาย

Evaluating Data from a Form

---

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษาจากผู้เชี่ยวชาญ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้