<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica in genere quando si tenta di creare un sottoinsieme di un DataFrame in base a pi\u00f9 condizioni e non si riesce a inserire tra parentesi ciascuna singola condizione.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di creare il seguente DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare a utilizzare la funzione .loc<\/strong> per visualizzare solo le righe in cui team \u00e8 uguale a “A” e posizione \u00e8 uguale a “G”:<\/span><\/p>\n Riceviamo un ValueError<\/strong> perch\u00e9 non abbiamo inserito tra parentesi le singole condizioni.<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 l’operatore &<\/strong> ha la precedenza sull’operatore ==<\/strong> , i panda non riescono a interpretare questa affermazione nell’ordine corretto.<\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 semplice per correggere questo errore \u00e8 semplicemente aggiungere tra parentesi le singole condizioni come segue:<\/span><\/p>\n Tieni presente che non riceviamo alcun ValueError<\/strong> e riusciamo a sottoimpostare con successo DataFrame.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come risolvere il problema: le colonne si sovrappongono ma non \u00e8 specificato alcun suffisso<\/a> Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8: TypeError : cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool] Questo errore si verifica in genere quando si tenta di creare un sottoinsieme di un DataFrame in base a pi\u00f9 condizioni e non si riesce a inserire tra parentesi ciascuna singola […]<\/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 TypeError<\/span> : cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]\n<\/strong><\/pre>\n Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],\n ' points<\/span> ': [21, 30, 26, 29, 14, 29, 22, 16]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 21\n1 AG 30\n2 AF26\n3AC 29\n4 BG 14\n5 BF 29\n6 BF 22\n7 BC 16\n<\/strong><\/pre>\n #attempt to only show rows where team='A' and position='G'\n<\/span>df. loc<\/span> [df. team<\/span> == ' A<\/span> ' & df. position<\/span> == ' G<\/span> ']\n\nTypeError<\/span> : cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
#only show rows where team='A' and position='G'<\/span>\ndf. loc<\/span> [(df. team<\/span> == ' A<\/span> ') & (df. position<\/span> == ' G<\/span> ')]\n\n\tteam position points\n0 A G 21\n1 A G 30\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema: stai tentando di unire le colonne object e int64<\/a>
Come risolvere il problema: impossibile definire una riga con colonne non corrispondenti<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"