<\/p>\n
Per trovare la differenza tra due colonne in un DataFrame panda, puoi utilizzare la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra le vendite totali per due regioni (A e B) per otto periodi di vendita consecutivi:<\/span><\/p>\n Il seguente codice mostra come calcolare la differenza tra le vendite della Regione B e della Regione A per ciascun periodo di vendita:<\/span><\/p>\n Potremmo anche calcolare la differenza assoluta nelle vendite utilizzando la funzione pandas.Series.abs()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Possiamo anche filtrare DataFrame per mostrare solo le righe in cui la differenza tra le colonne \u00e8 inferiore o superiore a un determinato valore.<\/span><\/p>\n Ad esempio, il codice seguente restituisce solo le righe in cui le vendite nella regione A sono maggiori<\/strong> delle vendite nella regione B:<\/span><\/p>\n Panda: come trovare la differenza tra due linee<\/a> Per trovare la differenza tra due colonne in un DataFrame panda, puoi utilizzare la seguente sintassi: df[‘ difference ‘] = df[‘ column1 ‘] – df[‘ column2 ‘] Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica. Esempio 1: trova la differenza tra due colonne Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra le […]<\/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 df[' difference<\/span> '] = df[' column1<\/span> '] - df[' column2<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: trova la differenza tra due colonne<\/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 ' A_sales<\/span> ': [12, 14, 15, 13, 18, 20, 19, 24],\n ' B_sales<\/span> ': [14, 19, 20, 22, 24, 20, 17, 23]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\nperiod A_sales B_sales\n0 1 12 14\n1 2 14 19\n2 3 15 20\n3 4 13 22\n4 5 18 24\n5 6 20 20\n6 7 19 17\n7 8 24 23<\/strong><\/pre>\n #add new column to represent difference between B sales and A sales<\/span>\ndf[' diff<\/span> '] = df[' B_sales<\/span> '] - df[' A_sales<\/span> ']\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n period A_sales B_sales diff\n0 1 12 14 2\n1 2 14 19 5\n2 3 15 20 5\n3 4 13 22 9\n4 5 18 24 6\n5 6 20 20 0\n6 7 19 17 -2\n7 8 24 23 -1\n<\/strong><\/pre>\n #add new column to represent absolute difference between B sales and A sales<\/span>\ndf[' diff<\/span> '] = pd. Series<\/span> . abs<\/span> (df[' B_sales<\/span> '] - df[' A_sales<\/span> '])\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tperiod A_sales B_sales diff\n0 1 12 14 2\n1 2 14 19 5\n2 3 15 20 5\n3 4 13 22 9\n4 5 18 24 6\n5 6 20 20 0\n6 7 19 17 2\n7 8 24 23 1\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: trova la differenza tra le colonne in base alla condizione<\/strong><\/span><\/h3>\n
#add new column to represent difference between B sales and A sales<\/span>\ndf[' diff<\/span> '] = df[' B_sales<\/span> '] - df[' A_sales<\/span> ']\n\n#display rows where sales in region A is greater than sales in region B\ndf[df[' diff<\/span> ']< 0<\/span> ]\n\n\n period A_sales B_sales diff\n6 7 19 17 -2\n7 8 24 23 -1\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Panda: come raggruppare e aggregare su pi\u00f9 colonne<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"