{"id":1781,"date":"2023-07-25T00:37:40","date_gmt":"2023-07-25T00:37:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/importa-i-panda-come-pd\/"},"modified":"2023-07-25T00:37:40","modified_gmt":"2023-07-25T00:37:40","slug":"importa-i-panda-come-pd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/importa-i-panda-come-pd\/","title":{"rendered":"Il modo pi\u00f9 semplice per utilizzare panda in python: importa panda in formato pd"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

pandas<\/strong> \u00e8 una libreria di analisi dei dati open source costruita sul linguaggio di programmazione Python.<\/span><\/p>\n

Il modo pi\u00f9 comune per importare panda nel tuo ambiente Python \u00e8 utilizzare la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/strong><\/pre>\n
 La parte del codice Import Pandas<\/strong> indica a Python di integrare la libreria di analisi dei dati Pandas nel tuo ambiente attuale.<\/span><\/p>\n
 La parte as pd<\/strong> del codice dice quindi a Python di dare ai panda l’alias pd<\/strong> . Ci\u00f2 ti consente di utilizzare le funzioni panda semplicemente digitando pd.nome_funzione anzich\u00e9 pandas.nome_funzione.<\/span><\/p>\n
 Dopo aver importato i panda, puoi utilizzare le funzioni integrate per creare e analizzare i dati.<\/span><\/p>\n
 Come creare serie e DataFrames<\/span><\/strong><\/h3>\n
 I tipi di dati pi\u00f9 comuni con cui lavorerai nei panda sono Series<\/strong> e DataFrames<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 1. Serie<\/strong><\/span><\/p>\n
 Una serie \u00e8 una matrice unidimensionale. Il codice seguente mostra come creare rapidamente una serie utilizzando i panda:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#defineSeries<\/span>\nx = pd. Series<\/span> ([25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29])\n\n#displaySeries<\/span>\nprint<\/span> (x)\n\n0 25\n1 12\n2 15\n3 14\n4 19\n5 23\n6 25\n7 29\ndtype: int64\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 2. Frame di dati<\/strong><\/span><\/p>\n
 Un DataFrame \u00e8 un array bidimensionale. Il codice seguente mostra come creare rapidamente un DataFrame utilizzando i panda:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#define DataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Potenziali errori durante l’importazione di Panda<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Esistono due potenziali errori che potresti riscontrare durante l’importazione dei panda:<\/span><\/p>\n
 1. NameError: il nome ‘pd’ non \u00e8 definito<\/strong><\/span><\/p>\n
 Un errore che potresti riscontrare \u00e8:<\/span><\/p>\n
 NameError<\/span> : name 'pd' is not defined\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Ci\u00f2 accade quando non si riesce a creare un alias per i panda durante l’importazione. Leggi questo tutorial<\/a> per scoprire come correggere rapidamente questo errore.<\/span><\/p>\n
 2. Nessun modulo chiamato panda<\/strong><\/span><\/p>\n
 Un altro errore che potresti riscontrare \u00e8:<\/span><\/p>\n
 no module name ' pandas<\/span> '\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Ci\u00f2 accade quando Python non rileva la libreria panda nel tuo ambiente attuale. Leggi questo tutorial<\/a> per sapere come correggere questo errore.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Se vuoi saperne di pi\u00f9 sui panda, consulta le seguenti risorse:<\/span><\/p>\n
 Elenco completo delle guide statistiche Python
 Pagina della documentazione online di Panda<\/a>
 Python per l’analisi dei dati di Wes McKinney<\/a>
 Pagina Twitter ufficiale del panda<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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