FILTER, SORT, QUERY

ฟังก์ชันวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Dynamic

ต่างจากการใช้เมนู Data > Filter ที่เปลี่ยนมุมมองของตารางเดิม — ฟังก์ชัน FILTER(), SORT(), QUERY() สร้างผลลัพธ์ใหม่ที่อัปเดตอัตโนมัติเมื่อข้อมูลต้นทางเปลี่ยน

FILTER() — กรองข้อมูลด้วยเงื่อนไข

=FILTER(range, condition1, [condition2, ...])

ตัวอย่างข้อมูล

สมมติมีข้อมูลขายสินค้าใน A1:D100:

Product	Category	Price	Qty
Widget A	Electronics	500	10
Gadget B	Electronics	1200	5
Book C	Stationery	150	50

สูตร FILTER

=FILTER(A2:D100, C2:C100 > 200)
→ แสดงเฉพาะแถวที่ Price > 200

=FILTER(A2:D100, B2:B100 = "Electronics")
→ แสดงเฉพาะ Electronics

=FILTER(A2:D100, B2:B100 = "Electronics", C2:C100 > 300)
→ Electronics ที่ราคา > 300 (AND condition)

=FILTER(A2:D100, (B2:B100 = "Electronics") + (B2:B100 = "Stationery"))
→ Electronics หรือ Stationery (OR condition ใช้ +)

#include <stdio.h>
typedef struct { char name[50]; int price; } Product;
int main() {
    Product products[] = {{"Widget", 500}, {"Book", 150}};
    int n = sizeof(products) / sizeof(products[0]);
    for (int i = 0; i < n; i++)
        if (products[i].price > 200)
            printf("%s: %d\n", products[i].name, products[i].price);
    return 0;
}

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sales.csv")
filtered = df[df["Price"] > 200]
electronics = df[df["Category"] == "Electronics"]

SELECT * FROM products WHERE price > 200;
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' AND price > 300;

SORT() — เรียงข้อมูล

=SORT(range, sort_column, is_ascending)

=SORT(A2:D100, 3, FALSE)
→ เรียงตาม Column 3 (Price) จากมากไปน้อย

=SORT(A2:D100, 2, TRUE, 3, FALSE)
→ เรียงตาม Category (A-Z) แล้วตาม Price (มาก→น้อย)

UNIQUE() — ลบรายการซ้ำ

=UNIQUE(B2:B100)
→ แสดง Category ที่ไม่ซ้ำกัน

=SORT(UNIQUE(B2:B100))
→ แสดง Category ไม่ซ้ำ เรียง A-Z

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int compare(const void *a, const void *b) {
    return (*(int*)b - *(int*)a);  // descending
}
int main() {
    int prices[] = {500, 150, 1200};
    qsort(prices, 3, sizeof(int), compare);
    for (int i = 0; i < 3; i++) printf("%d\n", prices[i]);
    return 0;
}

sorted_df = df.sort_values("Price", ascending=False)
unique_cats = df["Category"].unique()

SELECT * FROM products ORDER BY price DESC;
SELECT DISTINCT category FROM products ORDER BY category;

QUERY() — SQL-like ใน Sheets

QUERY() เป็นฟังก์ชันที่ทรงพลังที่สุดใน Google Sheets — ใช้ภาษาคล้าย SQL เลือก กรอง เรียง และสรุปข้อมูลในสูตรเดียว

=QUERY(data, query_string, [headers])

ตัวอย่างสูตร

=QUERY(A1:D100, "SELECT A, B WHERE C > 100")
→ เลือกเฉพาะ Column A, B ที่ C > 100

=QUERY(A1:D100, "SELECT B, SUM(C) GROUP BY B")
→ ยอดรวม Price ตาม Category

=QUERY(A1:D100, "SELECT B, AVG(C) GROUP BY B ORDER BY AVG(C) DESC")
→ ราคาเฉลี่ยตาม Category เรียงจากมากไปน้อย

=QUERY(A1:D100, "SELECT A, C WHERE B = 'Electronics' ORDER BY C DESC LIMIT 5")
→ Top 5 สินค้า Electronics ราคาสูงสุด

=QUERY(A1:D100, "SELECT B, COUNT(A) GROUP BY B LABEL COUNT(A) 'จำนวน'")
→ นับจำนวนสินค้าแต่ละ Category พร้อมตั้งชื่อหัวคอลัมน์

ใช้ Cell Reference ใน QUERY

=QUERY(A1:D100, "SELECT * WHERE B = '"&F1&"'")
→ กรองตาม Category ที่ผู้ใช้พิมพ์ใน F1

=QUERY(A1:D100, "SELECT * WHERE C > "&G1)
→ กรองตาม Price ที่ผู้ใช้ใส่ใน G1

// C ไม่มี built-in query
// ใช้ SQLite library สำหรับ SQL ใน C
// sqlite3_exec(db, "SELECT * WHERE price > 100", ...);

# pandasql ให้ใช้ SQL กับ DataFrame
from pandasql import sqldf
result = sqldf("SELECT Category, SUM(Price) FROM df GROUP BY Category")
# หรือ pandas native
df.groupby("Category")["Price"].sum()

SELECT category, SUM(price) AS total, AVG(price) AS avg_price
FROM products
GROUP BY category
ORDER BY total DESC
LIMIT 5;

สรุป

ฟังก์ชัน	ใช้ทำอะไร	เทียบกับ SQL
`FILTER()`	กรองแถวตามเงื่อนไข	WHERE
`SORT()`	เรียงลำดับ	ORDER BY
`UNIQUE()`	ลบรายการซ้ำ	DISTINCT
`QUERY()`	ทำได้ทุกอย่างข้างบน + GROUP BY	SELECT …