<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per creare un DataFrame panda pieno di numeri interi casuali:<\/span><\/p>\n Questo particolare esempio crea un DataFrame con 10<\/strong> righe e 3<\/strong> colonne in cui ogni valore nel DataFrame \u00e8 un numero intero casuale compreso tra 0<\/strong> e 100<\/strong> .<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare un DataFrame panda con 10 righe e 3 colonne in cui ogni valore nel DataFrame \u00e8 un numero intero casuale compreso tra 0 e 100:<\/span><\/p>\n Tieni presente che ogni volta che esegui questo codice, gli interi casuali nel DataFrame saranno diversi.<\/span><\/p>\n Se vuoi creare un esempio riproducibile in cui gli interi casuali sono sempre gli stessi, puoi utilizzare il seguente pezzo di codice immediatamente prima di creare DataFrame:<\/span><\/p>\n Ora, ogni volta che esegui il codice, gli interi casuali nel DataFrame saranno gli stessi.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti DataFrame panda esistenti:<\/span><\/p>\n Possiamo usare il seguente codice per aggiungere una nuova colonna chiamata “rand” che contiene numeri interi casuali compresi tra 0 e 100:<\/span><\/p>\n Tieni presente che la nuova colonna “rand” \u00e8 stata aggiunta al DataFrame esistente.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come imputare i valori mancanti nei panda<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per creare un DataFrame panda pieno di numeri interi casuali: df = pd. DataFrame ( np.random.randint ( 0,100 ,size=( 10,3 )) , columns=list( ‘ ABC ‘)) Questo particolare esempio crea un DataFrame con 10 righe e 3 colonne in cui ogni valore nel DataFrame \u00e8 un numero […]<\/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 df = pd. DataFrame<\/span> ( np.random.randint<\/span> ( 0,100<\/span><\/span> ,size=( 10,3<\/span> )) ,<\/span> columns=list( '<\/span> ABC<\/span> '))\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: crea un Pandas DataFrame con dati casuali<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ( np.random.randint<\/span> ( 0,100<\/span> ,size=( 10,3<\/span> )), columns=list( '<\/span> ABC<\/span> ') )<\/span> \n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n ABC\n0 72 70 27\n1 87 85 7\n2 4 42 84\n3 85 87 63\n4 79 72 30\n5 96 99 79\n6 26 47 90\n7 35 69 56\n8 42 47 0\n9 97 4 59\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n n.p. random<\/span> . seed<\/span> ( 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: aggiungere una colonna di dati casuale a un DataFrame esistente<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span><\/span>\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})<\/span>\n\n#view DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n<\/span><\/span>\n#add 'rand' column that contains 8 random integers between 0 and 100\ndf[' rand<\/span> '] = np. random<\/span> . randint<\/span> ( 0,100<\/span> , size<\/span> = (<\/span> 8,1<\/span> ))\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds rand\n0 A 18 5 11 47\n1 B 22 7 8 64\n2 C 19 7 10 82\n3 D 14 9 6 99\n4 E 14 12 6 88\n5 F 11 9 5 49\n6 G 20 9 9 29\n7:28 4 12 19<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come sostituire i valori NaN con zero in Panda<\/a>
Come verificare se la cella \u00e8 vuota in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"