<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per dividere una colonna di stringhe in un DataFrame panda in pi\u00f9 colonne:<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come dividere una colonna in un DataFrame panda, in base a una virgola, in due colonne separate:<\/span><\/p>\n Tieni presente che puoi anche riorganizzare le colonne dopo aver eseguito la divisione, se lo desideri:<\/span><\/p>\n Possiamo usare la stessa sintassi per dividere una colonna con altri delimitatori.<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo dividere una colonna per uno spazio<\/strong> :<\/span><\/p>\n Puoi anche dividere una colonna con una barra<\/strong> :<\/span><\/p>\n Usando questa sintassi possiamo dividere una colonna in base a qualsiasi delimitatore che desideriamo.<\/span><\/p>\n Come aggiungere righe a un DataFrame Pandas<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per dividere una colonna di stringhe in un DataFrame panda in pi\u00f9 colonne: #split column A into two columns: column A and column B df[[‘ A ‘,’ B ‘]] = df[‘ A ‘]. str . split (‘ , ‘, 1 , expand= True ) Gli esempi seguenti […]<\/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 #split column A into two columns: column A and column B<\/span>\ndf[[' A<\/span> ',' B<\/span> ']] = df[' A<\/span> ']. str<\/span> . split<\/span> (' ,<\/span> ', 1<\/span> , expand= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: dividere la colonna per virgola<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs, West', 'Spurs, West', 'Nets, East'],\n ' points<\/span> ': [112, 104, 127]})\n\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n\tteam points\n0 Mavs, West 112\n1 Spurs, West 104\n2 Nets, East 127\n\n#split team column into two columns\n<\/span>df[[' team<\/span> ', ' conference<\/span> ']] = df[' team<\/span> ']. str<\/span> . split<\/span> (' ,<\/span> ', 1<\/span> , expand= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points conference\n0 Mavs 112 West\n1 Spurs 104 West\n2 Nets 127 East<\/strong><\/pre>\n #reorder columns\ndf = df[[' team<\/span> ', ' conference<\/span> ', ' points<\/span> ']]<\/span>\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam conference points\n0 Mavs West 112\n1 Spurs West 104\n2 Nets East 127\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: colonna divisa in base ad altri delimitatori<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs West', 'Spurs West', 'Nets East'],\n ' points<\/span> ': [112, 104, 127]})\n<\/span>\n#split team column into two columns<\/span>\ndf[[' team<\/span> ', ' conference<\/span> ']] = df[' team<\/span> ']. str<\/span> . split<\/span> (' ', 1<\/span> , expand= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame<\/span>\ndf\n\n\tteam conference points\n0 Mavs West 112\n1 Spurs West 104\n2 Nets East 127\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs\/West', 'Spurs\/West', 'Nets\/East'],\n ' points<\/span> ': [112, 104, 127]})\n<\/span>\n#split team column into two columns\n<\/span>df[[' team<\/span> ', ' conference<\/span> ']] = df[' team<\/span> ']. str<\/span> . split<\/span> (' \/<\/span> ', 1<\/span> , expand= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam conference points\n0 Mavs West 112\n1 Spurs West 104\n2 Nets East 127<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come aggiungere un array Numpy a un DataFrame Pandas<\/a>
Come contare il numero di righe in Pandas DataFrame<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"