<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per ottenere un valore di cella da un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Tieni presente che tutti e tre i metodi restituiranno lo stesso valore.<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascuno di questi metodi con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione .iloc<\/strong> per ottenere vari valori di cella nel DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione .at<\/strong> per ottenere diversi valori di cella nel DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione .values<\/strong> per ottenere vari valori di cella nel DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Tieni presente che tutti e tre i metodi restituiscono gli stessi valori.<\/span><\/p>\n Come convertire la serie Panda nell’array NumPy<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per ottenere un valore di cella da un DataFrame panda: #iloc method df. iloc [0][‘ column_name ‘] #atmethod df. at [0, ‘ column_name ‘] #values method df[‘ column_name ‘]. values [0] Tieni presente che tutti e tre i metodi restituiranno lo stesso valore. Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare […]<\/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 #iloc method<\/span>\ndf. iloc<\/span> [0][' column_name<\/span> ']\n\n#atmethod\n<\/span>df. at<\/span> [0, ' column_name<\/span> ']\n\n#values method\n<\/span>df[' column_name<\/span> ']. values<\/span> [0]\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = 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#view DataFrame\n<\/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\n<\/strong><\/pre>\n Metodo 1: ottieni il valore della cella utilizzando la funzione iloc<\/strong><\/span><\/h3>\n
#get value in first row in 'points' column<\/span>\ndf. iloc<\/span> [0][' points<\/span> ']\n\n25\n\n#get value in second row in 'assists' column\n<\/span>df. iloc<\/span> [1][' assists<\/span> ']\n\n7<\/strong><\/pre>\n Metodo 2:<\/strong><\/span> ottieni il valore della cella utilizzando la funzione at<\/strong><\/span><\/h3>\n
#get value in first row in 'points' column\n<\/span>df. at<\/span> [0, ' points<\/span> ']\n\n25\n\n#get value in second row in 'assists' column\n<\/span>df. at<\/span> [1, ' assists<\/span> ']\n\n7<\/strong><\/pre>\n Metodo 3:<\/strong><\/span> ottieni il valore della cella utilizzando la funzione valori<\/strong><\/span><\/h3>\n
#get value in first row in 'points' column\n<\/span>df[' points<\/span> ']. values<\/span> [0] \n\n25\n\n#get value in second row in 'assists' column\n<\/span>df[' assists<\/span> ']. values<\/span> [1] \n\n7<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come ottenere la prima riga di Pandas DataFrame<\/a>
Come ottenere la prima colonna da Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"