<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la funzione DataFrame.diff()<\/strong> per trovare la differenza tra due righe in un DataFrame panda.<\/span><\/p>\n Questa funzione utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n DataFrame.diff(periodi=1, asse=0)<\/span><\/strong><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come trovare la differenza tra ciascuna riga corrente di un DataFrame e la riga precedente:<\/span><\/p>\n Nota che possiamo anche trovare la differenza tra diverse righe precedenti. Ad esempio, il codice seguente mostra come trovare la differenza tra ciascuna riga corrente e la riga apparsa tre righe prima:<\/span><\/p>\n Possiamo anche filtrare DataFrame per visualizzare le righe in cui la differenza tra la riga corrente e la riga precedente \u00e8 inferiore o superiore a un determinato valore.<\/span><\/p>\n Ad esempio, il codice seguente restituisce solo le righe in cui il valore della riga corrente \u00e8 inferiore al<\/strong> valore della riga precedente:<\/span><\/p>\n Come trovare valori univoci in pi\u00f9 colonne in Pandas<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la funzione DataFrame.diff() per trovare la differenza tra due righe in un DataFrame panda. Questa funzione utilizza la seguente sintassi: DataFrame.diff(periodi=1, asse=0) Oro: periodi: il numero di righe precedenti per calcolare la differenza. asse: trova la differenza sulle righe (0) o sulle colonne (1). I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa funzione […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Esempio 1: trova la differenza tra ogni riga precedente<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' period<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],\n ' sales<\/span> ': [12, 14, 15, 15, 18, 20, 19, 24],\n ' returns<\/span> ': [2, 2, 3, 3, 5, 4, 4, 6]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tperiod sales returns\n0 1 12 2\n1 2 14 2\n2 3 15 3\n3 4 15 3\n4 5 18 5\n5 6 20 4\n6 7 19 4\n7 8 24 6<\/strong><\/pre>\n #add new column to represent sales differences between each row<\/span>\ndf[' sales_diff<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. diff<\/span> ()\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n period sales returns sales_diff\n0 1 12 2 NaN\n1 2 14 2 2.0\n2 3 15 3 1.0\n3 4 15 3 0.0\n4 5 18 5 3.0\n5 6 20 4 2.0\n6 7 19 4 -1.0\n7 8 24 6 5.0\n<\/strong><\/pre>\n #add new column to represent sales differences between current row and 3 rows earlier<\/span>\ndf[' sales_diff<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. diff<\/span> (periods= 3<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n period sales returns sales_diff\n0 1 12 2 NaN\n1 2 14 2 NaN\n2 3 15 3 NaN\n3 4 15 3 3.0\n4 5 18 5 4.0\n5 6 20 4 5.0\n6 7 19 4 4.0\n7 8 24 6 6.0<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: trova la differenza in base alla condizione<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' period<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],\n ' sales<\/span> ': [12, 14, 15, 13, 18, 20, 19, 24],\n ' returns<\/span> ': [2, 2, 3, 3, 5, 4, 4, 6]})\n\n#find difference between each current row and the previous row\n<\/span>df[' sales_diff<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. diff<\/span> ()\n\n#filter for rows where difference is less than zero\n<\/span>df = df[df[' sales_diff<\/span> ']< 0<\/span> ]\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n period sales returns sales_diff\n3 4 13 3 -2.0\n6 7 19 4 -1.0<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come filtrare un Pandas DataFrame in base ai valori delle colonne
Come selezionare le righe per indice in un Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"