<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per dividere un DataFrame panda in base al valore della colonna:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Possiamo usare il seguente codice per dividere il DataFrame in due DataFrame dove il primo contiene le righe in cui i “punti” sono maggiori o uguali a 20 e il secondo contiene le righe in cui i “punti” sono minori di 20:<\/span><\/p>\n Tieni presente che possiamo anche utilizzare la funzione reset_index()<\/strong> per reimpostare i valori dell’indice per ciascun DataFrame risultante:<\/span><\/p>\n Tieni presente che l’indice di ciascun DataFrame risultante ora inizia da 0.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come correggere l’errore chiave nei Panda<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per dividere un DataFrame panda in base al valore della colonna: #define value to split on x = 20 #define df1 as DataFrame where ‘column_name’ is >= 20 df1 = df[df[‘ column_name ‘] >= x] #define df2 as DataFrame where ‘column_name’ is < 20 df2 = df[df[‘ […]<\/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 #define value to split on<\/span>\nx = 20\n\n#define df1 as DataFrame where 'column_name' is >= 20<\/span>\ndf1 = df[df[' column_name<\/span> '] >=<\/span> x]\n\n#define df2 as DataFrame where 'column_name' is < 20<\/span>\ndf2 = df[df[' column_name<\/span> '] <<\/span> x]\n<\/strong><\/pre>\n Esempio: dividere il dataframe Pandas in base al valore della colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [22, 24, 19, 18, 14, 29, 31, 16],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points rebounds\n0 to 22 11\n1 B 24 8\n2 C 19 10\n3 D 18 6\n4 E 14 6\n5 F 29 5\n6 G 31 9\n7:16:12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #define value to split on<\/span>\nx = 20\n\n#define df1 as DataFrame where 'points' is >= 20<\/span>\ndf1 = df[df[' points<\/span> '] >=<\/span> x]\n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points rebounds\n0 to 22 11\n1 B 24 8\n5 F 29 5\n6 G 31 9\n\n#define df2 as DataFrame where 'points' is < 20<\/span>\ndf2 = df[df[' points<\/span> '] <<\/span> x]\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points rebounds\n2 C 19 10\n3 D 18 6\n4 E 14 6\n7:16:12\n<\/strong><\/pre>\n #define value to split on<\/span>\nx = 20\n\n#define df1 as DataFrame where 'points' is >= 20<\/span>\ndf1 = df[df[' points<\/span> '] >=<\/span> x]. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points rebounds\n0 to 22 11\n1 B 24 8\n2 F 29 5\n3 G 31 9\n\n#define df2 as DataFrame where 'points' is < 20<\/span>\ndf2 = df[df[' points<\/span> '] <<\/span> x]. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points rebounds\n0 C 19 10\n1 D 18 6\n2 E 14 6\n3:16:12<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema: ValueError: impossibile convertire float NaN in int<\/a>
Come risolvere il problema: ValueError: non \u00e8 stato possibile trasmettere gli operandi con le forme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"