<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per sostituire i valori in una colonna di un DataFrame panda in base a una condizione:<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare il seguente codice per sostituire ogni valore nella colonna “punti” maggiore di 10 con un valore pari a 20:<\/span><\/p>\n Da notare che ciascuno dei tre valori nella colonna \u201cpunti\u201d maggiore di 10 \u00e8 stato sostituito dal valore 20.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare il seguente codice per sostituire ogni valore nella colonna “posizione” dove i punti sono inferiori a 10 o<\/em> gli assist sono inferiori a 5 con la stringa “Bad”:<\/span><\/p>\n Allo stesso modo, possiamo usare il seguente codice per sostituire ogni valore nella colonna “posizione” dove i punti sono inferiori a 10 e<\/i> i passaggi sono inferiori a 5 con la stringa “Bad”:<\/span><\/p>\n Tieni presente che il valore “posizione” delle due righe in cui i punti erano inferiori a 10 e<\/em> gli assist inferiori a 5 era sostituito con la stringa “Bad”.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come selezionare le righe in base a pi\u00f9 condizioni in Pandas<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per sostituire i valori in una colonna di un DataFrame panda in base a una condizione: #replace values in ‘column1’ that are greater than 10 with 20 df. loc [df[‘ column1 ‘] > 10, ‘ column1 ‘] = 20 Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi […]<\/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 #replace values in 'column1' that are greater than 10 with 20<\/span>\ndf. loc<\/span> [df[' column1<\/span> '] > 10, ' column1<\/span> '] = 20\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: sostituisci i valori in una colonna in base a una condizione<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],\n ' points<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 13, 9, 14],\n ' assists<\/span> ': [3, 8, 2, 6, 6, 5, 9, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points assists\n0 A G 5 3\n1 A G 7 8\n2 A F 7 2\n3 A F 9 6\n4 B G 12 6\n5 B G 13 5\n6 B F 9 9\n7 B F 14 5 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #replace any values in 'points' column greater than 10 with 20\n<\/span>df. loc<\/span> [df[' points<\/span> '] > 10, ' points<\/span> '] = 20\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points assists\n0 A G 5 3\n1 A G 7 8\n2 A F 7 2\n3 A F 9 6\n4 B G 20 6\n5 B G 20 5\n6 B F 9 9\n7 B F 20 5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: sostituisci i valori in una colonna in base a pi\u00f9 condizioni<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],\n ' points<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 13, 9, 14],\n ' assists<\/span> ': [3, 8, 2, 6, 6, 5, 9, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points assists\n0 A G 5 3\n1 A G 7 8\n2 A F 7 2\n3 A F 9 6\n4 B G 12 6\n5 B G 13 5\n6 B F 9 9\n7 B F 14 5 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #replace string in 'position' column with 'bad' if points < 10 or assists < 5\ndf. loc<\/span> [(df[' points<\/span> '] < 10) |<\/span> (df[' assists<\/span> '] < 5), ' position<\/span> '] = ' Bad<\/span> '\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n team position points assists\n0 A Bad 5 3\n1 A Bad 7 8\n2 A Bad 7 2\n3 A Bad 9 6\n4 B G 20 6\n5 B G 20 5\n6 B Bad 9 9\n7 B F 20 5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #replace string in 'position' column with 'bad' if points < 10 and assists < 5\ndf. loc<\/span> [(df[' points<\/span> '] < 10) &<\/span> (df[' assists<\/span> '] < 5), ' position<\/span> '] = ' Bad<\/span> '\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n team position points assists\n0 A Bad 5 3\n1 A G 7 8\n2 A Bad 7 2\n3 A F 9 6\n4 B G 12 6\n5 B G 13 5\n6 B F 9 9\n7 B F 14 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come creare una nuova colonna basata su una condizione in Pandas<\/a>
Come filtrare un Pandas DataFrame su pi\u00f9 condizioni<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"