{"id":2382,"date":"2023-07-22T12:42:25","date_gmt":"2023-07-22T12:42:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/panda-da-lunghi-a-larghi\/"},"modified":"2023-07-22T12:42:25","modified_gmt":"2023-07-22T12:42:25","slug":"panda-da-lunghi-a-larghi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/panda-da-lunghi-a-larghi\/","title":{"rendered":"Panda: come rimodellare il dataframe da lungo a largo"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per convertire un DataFrame panda dal formato lungo a quello ampio:<\/span><\/p>\n

 df = pd. pivot<\/span> (df, index=' col1<\/span> ', columns=' col2<\/span> ', values=' col3<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 In questo scenario, col1<\/strong> diventer\u00e0 l’indice, col2<\/strong> diventeranno le colonne e col3<\/strong> verranno utilizzati come valori all’interno del DataFrame.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: rimodella il DataFrame Pandas da lungo a largo<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame in un formato lungo:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create DataFrame in long format\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' player<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],\n                   ' points<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 12, 5, 9, 4]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam player points\n0 to 1 11\n1 to 2 8\n2 to 3 10\n3 to 4 6\n4 B 1 12\n5 B 2 5\n6 B 3 9\n7 B 4 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimodellare questo DataFrame dal formato lungo al formato ampio:<\/span><\/p>\n
 #reshape DataFrame from long format to wide format\ndf = pd. pivot<\/span> (df, index=' team<\/span> ', columns=' player<\/span> ', values=' points<\/span> ')\n<\/span>\n#view updated DataFrame\ndf\n\nplayer 1 2 3 4\nteam\t\t\t\t\nA 11 8 10 6\nB 12 5 9 4<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Il DataFrame \u00e8 ora in un formato ampio.<\/span><\/p>\n
 Abbiamo utilizzato “squadra” come colonna dell’indice, “giocatore” come colonne e “punti” come valori all’interno del DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Nota che potremmo invece usare “giocatore” come colonna dell’indice e “squadra” come colonne, se lo desideriamo:<\/span><\/p>\n
 #reshape DataFrame from long format to wide format\ndf = pd. pivot<\/span> (df, index=' player<\/span> ', columns=' team<\/span> ', values=' points<\/span> ')\n<\/span>\n#view updated DataFrame\ndf\n\nteam A B\nplayer\t\t\n1 11 12\n2 8 5\n3 10 9\n4 6 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Anche questo DataFrame \u00e8 in formato ampio.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione pandas pivot()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in Python:<\/span><\/p>\n
 Panda: come rimodellare il DataFrame da largo a lungo<\/a>
 Come aggiungere righe a un DataFrame Pandas<\/a>
 Come aggiungere colonne a un DataFrame Pandas
 Come contare le occorrenze di valori specifici in Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per convertire un DataFrame panda dal formato lungo a quello ampio: df = pd. pivot (df, index=’ col1 ‘, columns=’ col2 ‘, values=’ col3 ‘) In questo scenario, col1 diventer\u00e0 l’indice, col2 diventeranno le colonne e col3 verranno utilizzati come valori all’interno del DataFrame. 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