{"id":2407,"date":"2023-07-22T10:10:15","date_gmt":"2023-07-22T10:10:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-selezionano-la-colonna-per-indice\/"},"modified":"2023-07-22T10:10:15","modified_gmt":"2023-07-22T10:10:15","slug":"i-panda-selezionano-la-colonna-per-indice","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-selezionano-la-colonna-per-indice\/","title":{"rendered":"Come selezionare le colonne per indice in un pandas dataframe"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Spesso potresti voler selezionare le colonne in un DataFrame panda in base al loro valore di indice.<\/span><\/p>\n

Se desideri selezionare colonne in base all’indicizzazione di numeri interi, puoi utilizzare la funzione .iloc<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Se desideri selezionare le colonne in base all’indicizzazione delle etichette, puoi utilizzare la funzione .loc<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Questo tutorial fornisce un esempio di come utilizzare ciascuna di queste funzioni nella pratica.<\/span><\/p>\n

Esempio 1: selezionare le colonne in base all’indicizzazione dei numeri interi<\/strong><\/span><\/h3>\n

Il codice seguente mostra come creare un DataFrame panda e utilizzare .iloc<\/strong> per selezionare la colonna con un valore di indice intero pari a 3<\/strong> :<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' points<\/span> ': [11, 7, 8, 10, 13, 13],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 11 5 11\n1 To 7 7 8\n2 to 8 7 10\n3 B 10 9 6\n4 B 13 12 6\n5 B 13 9 5\n\n<\/span>#select column with index position 3\n<\/span>df. iloc<\/span> [:, 3]\n\n0 11\n1 8\n2 10\n3 6\n4 6\n5 5\nName: rebounds, dtype: int64<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo usare una sintassi simile per selezionare pi\u00f9 colonne:<\/span><\/p>\n
 #select columns with index positions 1 and 3\ndf. iloc<\/span> [:, [1, 3]]\n\n\n        rebound points\n0 11 11\n1 7 8\n2 8 10\n3 10 6\n4 13 6\n5 13 5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Oppure potremmo selezionare tutte le colonne in un intervallo:<\/span><\/p>\n
 #select columns with index positions in range 0 through 3\ndf. iloc<\/span> [:, 0:3]\n\n        team points assists\n0 to 11 5\n1 To 7 7\n2 to 8 7\n3 B 10 9\n4 B 13 12\n5 B 13 9<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Esempio 2: selezionare le colonne in base all’indicizzazione delle etichette<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come creare un DataFrame panda e utilizzare .loc<\/strong> per selezionare la colonna con un’etichetta di indice di “rimbalzi”<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' points<\/span> ': [11, 7, 8, 10, 13, 13],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 11 5 11\n1 To 7 7 8\n2 to 8 7 10\n3 B 10 9 6\n4 B 13 12 6\n5 B 13 9 5\n\n#select column with index label 'rebounds'\n<\/span>df. loc<\/span> [:, ' rebounds<\/span> ']\n\n0 11\n1 8\n2 10\n3 6\n4 6\n5 5\nName: rebounds, dtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare una sintassi simile per selezionare pi\u00f9 colonne con etichette di indice diverse:<\/span><\/p>\n
 #select the columns with index labels 'points' and 'rebounds'\ndf. loc<\/span> [:,[' points<\/span> ',' rebounds<\/span> ']]\n\n\trebound points\n0 11 11\n1 7 8\n2 8 10\n3 10 6\n4 13 6\n5 13 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Oppure potremmo selezionare tutte le colonne in un intervallo:<\/span><\/p>\n
 #select columns with index labels between 'team' and 'assists'\ndf. loc<\/span> [:, ' team<\/span> ':' assists<\/span> ']\n\n\tteam points assists\n0 to 11 5\n1 To 7 7\n2 to 8 7\n3 B 10 9\n4 B 13 12\n5 B 13 9<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Correlati:<\/strong><\/span> Pandas loc vs iloc: qual \u00e8 la differenza?<\/a><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Come raggruppare per indice in un Pandas DataFrame<\/a>
 Come selezionare le righe per indice in un Pandas DataFrame<\/a>
 Come ottenere i numeri di riga in un Pandas DataFrame<\/a>
 Come rimuovere la colonna dell’indice in un Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Spesso potresti voler selezionare le colonne in un DataFrame panda in base al loro valore di indice. Se desideri selezionare colonne in base all’indicizzazione di numeri interi, puoi utilizzare la funzione .iloc . Se desideri selezionare le colonne in base all’indicizzazione delle etichette, puoi utilizzare la funzione .loc . 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