{"id":3129,"date":"2023-07-19T02:04:14","date_gmt":"2023-07-19T02:04:14","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/set-di-dati-campione-di-panda\/"},"modified":"2023-07-19T02:04:14","modified_gmt":"2023-07-19T02:04:14","slug":"set-di-dati-campione-di-panda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/set-di-dati-campione-di-panda\/","title":{"rendered":"Come accedere ai set di dati di esempio in pandas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Spesso potresti voler accedere a set di dati di esempio nei panda per giocare ed esercitarti con diverse funzioni.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fortunatamente, puoi creare set di dati di panda di esempio utilizzando la funzione <strong>di test<\/strong> integrata.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa funzionalit\u00e0.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: creare un set di dati Pandas con tutte le colonne numeriche<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare un set di dati panda con tutte le colonne numeriche:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><b><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create sample dataset<\/span>\ndf1 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">util<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">testing<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">makeDataFrame<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dimensions of dataset<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df1.shape<\/span> )\n\n(30, 4)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first five rows of dataset<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df1.head<\/span> ())\n\n                   ABCD\ns8tpz0W5mF -0.751223 0.956338 -0.441847 0.695612\nCXQ9YhLhk8 -0.210881 -0.231347 -0.227672 -0.616171\nKAbcor6sQK 0.727880 0.128638 -0.989993 1.094069\nIH3bptMpdb -1.599723 1.570162 -0.221688 2.194936\ngar9ZxBTrH 0.025171 -0.446555 0.169873 -1.583553\n<\/b><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, la funzione <strong>makeDataFrame()<\/strong> crea un DataFrame panda con 30 righe e 4 colonne in cui tutte le colonne sono numeriche.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: creare un set di dati Pandas con colonne miste<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare un set di dati panda con tutte le colonne numeriche:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><b><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create sample dataset<\/span>\ndf2 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">util<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">testing<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">makeMixedDataFrame<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dimensions of dataset<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df2.shape<\/span> )\n\n(5, 4)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first five rows of dataset<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df2.head<\/span> ())\n\n     ABCD\n0 0.0 0.0 foo1 2009-01-01\n1 1.0 1.0 foo2 2009-01-02\n2 2.0 0.0 foo3 2009-01-05\n3 3.0 1.0 foo4 2009-01-06\n4 4.0 0.0 foo5 2009-01-07\n<\/b><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, la funzione <strong>makeMixedDataFrame()<\/strong> crea un DataFrame panda con 5 righe e 4 colonne in cui le colonne rappresentano una variet\u00e0 di tipi di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare il seguente codice per visualizzare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-controllano-tutte-le-colonne\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tipo di dati di ciascuna colonna<\/a> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><b><span style=\"color: #008080;\">#display data type of each column\n<span style=\"color: #000000;\">df2. <span style=\"color: #3366ff;\">dtypes\n\n<span style=\"color: #000000;\">A float64\nB float64\nC object\nD datetime64[ns]\ndtype:object<\/span><\/span><\/span>\n<\/span><\/b><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La colonna A \u00e8 numerica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La colonna B \u00e8 numerica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La colonna C \u00e8 una stringa<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La colonna D \u00e8 una data<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 3: creare un set di dati Pandas con valori mancanti<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare un set di dati panda con valori mancanti in varie colonne:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><b><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create sample dataset<\/span>\ndf3 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">util<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">testing<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">makeMissingDataFrame<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dimensions of dataset<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df3.shape<\/span> )\n\n(30, 4)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first five rows of dataset<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df3.head<\/span> ())\n\n                   ABCD\nYgAQaNaGfG 0.444376 -2.264920 1.117377 -0.087507\nJoT4KxJeHd 1.913939 1.287006 -0.331315 -0.392949\ntyrA2P6wz3 NaN 2.988521 0.399583 0.095831\n1qvPc9DU1t 0.028716 1.311452 -0.237756 -0.150362\n3aAXYtXjIO -1.069339 0.332067 0.204074 NaN\n<\/b><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, la funzione <strong>makeMissingDataFrame()<\/strong> crea un DataFrame panda con 30 righe e 4 colonne in cui sono presenti valori mancanti (NaN) in diverse colonne.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa funzionalit\u00e0 \u00e8 particolarmente utile perch\u00e9 consente di lavorare con un set di dati che presenta valori mancanti, cosa comune nei set di dati del mondo reale.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Risorse addizionali<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-generano-dati-casuali\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare un Pandas DataFrame con dati casuali<\/a><br \/> Come campionare casualmente le righe in Pandas<br \/> Come mescolare le righe in un DataFrame Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Spesso potresti voler accedere a set di dati di esempio nei panda per giocare ed esercitarti con diverse funzioni. 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